PYTORCH实现tensor的三维离散小波变换和逆变换

在PyTorch中，可以利用torchvision.transforms中的`wavelet_transform`函数以及对应的`inverse_wavelet_transform`函数来进行三维离散小波变换（DWT）和逆变换。这两个函数通常用于图像处理和信号分析，但需要注意的是，它们并非原生支持，可能需要从第三方库如`pywt`（Python Wavelets）导入额外的功能。

首先，你需要安装`pywt`库，如果还没有安装，可以使用pip命令：

pip install pywt

然后，你可以通过以下步骤实现三维小波变换：

1. 导入所需的库：

import torch
from pywt import wavedec3

2. 对Tensor应用小波变换：

def dwt_3d(tensor, wavelet_name='db4', level=3):
    coefficients = wavedec3(tensor, wavelet_name, level=level)
    return coefficients

# 示例
input_tensor = torch.randn(10, 10, 10)  # 假设是一个3维Tensor
coeffs = dwt_3d(input_tensor)

3. 实现逆变换：

def idwt_3d(coefficients, wavelet_name='db4'):
    reconstructed_tensor = wavedec3(coefficients, wavelet_name, mode='rec')
    return reconstructed_tensor

reconstructed = idwt_3d(coeffs, wavelet_name)