ascend中实现二维fft

在PyTorch库的`torch_fft`模块中，并没有直接提供名为`ascend`的方法来实现二维快速傅立叶变换(FFT)。实际上，`torch.fft`提供的函数如`torch.fft.fft2`是用来计算二维离散傅立叶变换(DFT)的。这个函数接受一个Tensor作为输入，通常是形状为`(batch_size, channels, height, width)`的四维张量。

以下是使用`torch.fft.fft2`进行二维FFT的基本步骤：

import torch

# 假设你有一个二维的数据张量data
data = torch.randn(2, 3, 50, 60)

# 使用torch.fft.fft2计算二维FFT
fft_result = torch.fft.fft2(data)

# 结果是一个复数张量，如果你想获取实部和虚部，可以分别处理
real_part = fft_result.real
imaginary_part = fft_result.imag

如果你想要在PyTorch上使用GPU加速，记得将`data`放到GPU上，例如 `data = data.to('cuda')`，然后在计算过程中保持在GPU上。