pytorch中fft用法

在PyTorch中，你可以使用torch.fft函数来执行FFT（快速傅里叶变换）操作。该函数的用法如下：

torch.fft(input, signal_ndim, normalized=False)

参数说明：
- input：输入张量，可以是实数或复数张量。如果输入是实数张量，则在进行FFT之前会自动将其扩展为复数张量。
- signal_ndim：信号的维度。对于一维信号，signal_ndim=1；对于二维信号，signal_ndim=2；以此类推。
- normalized：是否进行归一化，默认为False。

示例代码：

import torch

# 一维信号的FFT
signal = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
fft_result = torch.fft(signal, 1)
print(fft_result)

# 二维信号的FFT
image = torch.randn(3, 3)
fft_result = torch.fft(image, 2)
print(fft_result)

注意：torch.fft函数返回的结果是复数张量，其中实部和虚部分别存储在实部和虚部张量中。你可以使用torch.view_as_real函数将其转换为实数张量。

real_part = fft_result.real
imaginary_part = fft_result.imag

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。