No module named 'torch.fft.rfft2'
时间: 2023-11-03 18:57:25 浏览: 141
是的,根据提供的引用内容,没有名为'torch.fft.rfft2'的模块。可能是因为该模块不存在或者版本不匹配。请确保你的PyTorch版本正确,并检查你是否正确导入了所需的模块。你可以使用以下代码检查是否存在该模块:import torch.fft as fft; print(dir(fft))。如果模块确实不存在,你可以尝试通过其他方法来实现相似的功能,或者在PyTorch的官方文档中查找相关信息。希望这能帮到你!如果还有其他问题,请告诉我。
相关问题
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]
[ .reference_list ]
torch.fft.rfft\
torch.fft.rfft 是 PyTorch 中的一个函数,用于实现实数输入的快速傅里叶变换(FFT)。它接受一个实数张量作为输入,并返回其频域表示的复数张量。
具体而言,torch.fft.rfft 将实数输入张量视为长度为 N 的实数序列,并计算其 N/2+1 个非重复频率分量的复数表示。返回的复数张量的形状为 (..., N/2+1),其中 ... 表示可选的任意数量的前缀维度。
使用 torch.fft.rfft 的示例代码如下:
```python
import torch
# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 3.0])
# 调用 torch.fft.rfft 进行实数输入的傅里叶变换
output_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)
print(output_tensor)
```
输出结果将是一个复数张量,表示输入张量的频域表示。
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