torch.rfft和torch.irfft

torch.rfft和torch.irfft是PyTorch中用于实现实数输入的快速傅里叶变换（FFT）和逆傅里叶变换（IFFT）的函数。在旧版的PyTorch中，可以使用torch.rfft函数进行实数输入的FFT操作，并返回一个复数输出。而在新版的PyTorch中，可以使用torch.fft.rfft函数进行实数输入的FFT操作，并返回一个复数输出。另外，在新版中，为了获得“one-side output”，可以使用torch.fft.rfft函数。而如果想要获得“two-side output”，则可以使用torch.fft.fft函数。

相关问题

torch.rfft

torch.rfft是PyTorch中的一个函数，用于进行实数输入的快速傅里叶变换（FFT）。它将实数输入信号转换为复数频域表示。rfft函数的使用方式如下：

torch.rfft(input, signal_ndim, normalized=False, onesided=True)

其中，参数说明如下：
- input：输入的实数张量，可以是一维或多维的。
- signal_ndim：输入信号的维度。对于一维信号，signal_ndim=1；对于二维信号，signal_ndim=2；以此类推。
- normalized：是否对结果进行归一化，默认为False。
- onesided：是否只返回单边频谱，默认为True。如果设置为True，则只返回频率范围从0到N/2的频谱，其中N是输入信号的长度。

rfft函数返回一个复数张量，表示输入信号的频域表示。返回的张量的形状取决于输入信号的维度和onesided参数的设置。

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。