torch.fft.rfft生成的维数

torch.fft.rfft生成的维数取决于输入张量的维数和指定的参数n。以下是一些常见情况的维数变化：

- 如果输入张量是一维的，且没有指定n参数，则输出张量的维数将为(n/2)+1，其中n是输入张量的长度。输出张量的最后一个维度表示频域中的复数值。

- 如果输入张量是一维的，且指定了n参数，则输出张量的维数将为(n/2)+1，其中n是指定的参数n的值。同样，输出张量的最后一个维度表示频域中的复数值。

- 如果输入张量是多维的，且没有指定n参数，则输出张量的维数将与输入张量相同，只是最后一个维度的大小为(n/2)+1，其中n是输入张量最后一个维度的大小。同样，输出张量的最后一个维度表示频域中的复数值。

- 如果输入张量是多维的，且指定了n参数，则输出张量的维数将与输入张量相同，只是最后一个维度的大小为指定的参数n中的值。同样，输出张量的最后一个维度表示频域中的复数值。

总之，torch.fft.rfft生成的输出张量的维数取决于输入张量和指定的参数n，但最后一个维度始终表示频域中的复数值。

相关问题

torch.fft.rfft生成的维数为什么是n/2+1

在FFT（快速傅里叶变换）中，实值输入的频域表示具有对称性。因此，为了有效地存储频域的信息，只需要存储一半的频域系数即可。

对于长度为n的实值输入，其FFT变换的结果将具有n个复数值，其中前一半表示正频率部分，后一半表示负频率部分。由于正频率和负频率部分是对称的，因此只需要存储一半的频域系数即可，也就是n/2个复数值。而为了包括直流分量（即频率为0的分量），还需要额外存储一个实数值。

因此，torch.fft.rfft生成的输出张量维度为n/2+1，其中n是指定的参数n的值或者输入张量最后一个维度的大小。输出张量的最后一个维度表示频域中的复数值。

这种维度设计可以在存储空间上更高效地表示实值输入的频域表示，并且可以正确地还原到原始实值序列。

旧版torch.rfft和新版torch.fft.rfft2的区别

`torch.rfft` 和 `torch.fft.rfft2` 都是用来执行快速傅里叶变换（FFT）的函数，但是在PyTorch的不同版本中它们的使用方法和行为可能有所不同。

在旧版PyTorch中，`torch.rfft` 主要用于对一维信号执行实数到复数的FFT变换。这个函数返回的是复数结果，其中包含了频域的实部和虚部。

而在新版PyTorch中，`torch.fft` 模块已经引入，它提供了一套更全面的FFT函数集合。`torch.fft.rfft2` 是这个模块中的一个函数，专门用于执行二维实数到复数的FFT变换。与旧版的 `torch.rfft` 相比，`torch.fft.rfft2` 主要用于处理二维数据，比如图像。

`torch.fft.rfft2` 不仅限于处理二维数据，还可以处理多维数据，并且通常提供了更多的选项，例如控制输出的维度和形状等。新版的FFT模块还提供了一系列其他的FFT函数，包括一维和多维的实数和复数FFT变换。

以下是一个使用旧版 `torch.rfft` 的例子（假设是用于一维信号）:

import torch

# 假设信号长度为 6，batch size 为 1
signal = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], dtype=torch.float)
# 执行实数到复数的FFT变换
fft_result = torch.rfft(signal, 1)

print(fft_result)

下面是新版 `torch.fft.rfft2` 的一个例子（假设是用于处理图像这样的二维数据）:

import torch

# 假设我们有一个 3x3 的图像数据，batch size 为 1
signal = torch.tensor([[
    [1.0, 2.0, 3.0],
    [4.0, 5.0, 6.0],
    [7.0, 8.0, 9.0]
]], dtype=torch.float)

# 执行二维实数到复数的FFT变换
fft_result = torch.fft.rfft2(signal)

print(fft_result)

在使用新版的 `torch.fft` 模块时，你可能会注意到一些API变化，比如函数的命名和参数的组织方式。如果你正在从旧版迁移到新版，你需要仔细阅读新版的文档以确保正确使用这些函数。