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\

torch.fft.rfft 是 PyTorch 中的一个函数，用于实现实数输入的快速傅里叶变换（FFT）。它接受一个实数张量作为输入，并返回其频域表示的复数张量。

具体而言，torch.fft.rfft 将实数输入张量视为长度为 N 的实数序列，并计算其 N/2+1 个非重复频率分量的复数表示。返回的复数张量的形状为 (..., N/2+1)，其中 ... 表示可选的任意数量的前缀维度。

使用 torch.fft.rfft 的示例代码如下：

import torch

# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 3.0])

# 调用 torch.fft.rfft 进行实数输入的傅里叶变换
output_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)

print(output_tensor)

输出结果将是一个复数张量，表示输入张量的频域表示。

torch.fft.rfft

torch.fft.rfft是PyTorch库中的一个函数，用于计算实值输入的一维离散傅里叶变换（DFT）的快速算法。它将实值序列作为输入，并返回其频域表示。

该函数的完整签名如下：

torch.fft.rfft(input, n=None, dim=-1, norm=None)

参数说明：
- input: 输入的实值张量，可以是一维或多维的。
- n: （可选）指定输出的频域大小，可以是整数或整数元组。如果未提供，则默认为输入张量的最后一个维度。
- dim: （可选）指定在哪个维度上进行FFT变换，默认为-1，表示在最后一个维度上进行变换。
- norm: （可选）指定归一化的方式，默认为None，表示不进行归一化。可选的值有'forward'、'backward'和'ortho'。

示例用法：

import torch

# 一维实值输入
input = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
output = torch.fft.rfft(input)
print(output)
# 输出: tensor([10., -2.+2.j, -2., -2.-2.j])

# 多维实值输入
input = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0], [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]])
output = torch.fft.rfft(input, n=8, dim=-1)
print(output)
# 输出: tensor([[10., -2.+2.j, -2., -2.-2.j],
#               [26., -4.+0.j, -4., -4.-0.j]])

注意，torch.fft.rfft函数仅适用于实值输入，并返回复数输出。如果需要对复数输入进行FFT变换，请使用torch.fft.fft函数。