TORCH.FFT.RFFT2

引用\[1\]:在新版的PyTorch中，可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。该函数的参数包括输入张量和维度参数。例如，可以使用以下代码进行二维实数快速傅里叶变换：

input = torch.rand(1, 3, 32, 32)
output = torch.fft.rfft2(input, dim=(-2, -1))

其中，input是输入张量，dim=(-2, -1)表示在倒数第二维和倒数第一维上进行傅里叶变换。输出的结果是一个复数张量，可以通过output.real和output.imag分别获取实部和虚部。

引用\[2\]:在PyTorch 1.7及之后的版本中，如果想要得到单边频谱输出，可以使用torch.fft.rfft()函数；如果想要得到双边频谱输出，可以使用torch.fft.fft()函数。例如，可以使用以下代码进行实数输入的快速傅里叶变换：

input = torch.arange(4)
fft = torch.fft.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False)

其中，input是输入张量，2表示进行二维傅里叶变换，normalized=True表示进行归一化，onesided=False表示得到双边频谱输出。

综上所述，根据你提供的代码和问题，可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft.rfft()函数用法](https://blog.csdn.net/oxygenh2o/article/details/122157814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.fft.fft2.() 报错问题解决](https://blog.csdn.net/Claire_wanqing/article/details/123591896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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