torch.fft.rfft2()为什么会产生inf

`torch.fft.rfft2()`函数用于执行二维实值输入的快速傅里叶变换。如果它的输出中包含`inf`，则可能是由于输入包含了太大的值，导致计算的结果溢出了。这可能是由于输入信号的动态范围太大，超过了浮点数表示的范围。

解决这个问题的一种方法是对输入信号进行归一化，即将其缩放到一个合适的范围。例如，可以将信号除以其最大值，以将其缩放到[-1,1]的范围内。这样可以确保在计算中不会发生溢出。

另外，如果信号中包含NaN值，则也可能会导致`inf`的输出。在这种情况下，需要找出信号中的NaN值，并在进行计算之前对其进行处理。

相关问题

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。

torch.fft.rfft2()为什么会产生不合法的值

torch.fft.rfft2()函数在进行二维FFT时，如果输入的张量不符合要求，就会产生不合法的值。以下是一些可能导致不合法值的原因：

1. 输入张量的维度不是2（即不是二维张量）。
2. 输入张量的大小不是2的整数次幂。
3. 输入张量的数据类型不是浮点数类型，如int、long等。

对于上述情况，可以通过对输入张量进行调整，以满足函数的要求。同时，还需要注意数据精度问题，确保输入数据的值在合理范围内。