torch.complex
时间: 2023-09-16 14:13:04 浏览: 65
`torch.complex` 是 PyTorch 中用于表示复数的数据类型。它是一个标量类型,由两个浮点数组成,分别表示实部和虚部。
在 PyTorch 中,我们可以使用 `torch.complex` 类型创建复数张量,例如:
```
import torch
# 创建一个 2x2 的复数张量
a = torch.tensor([(1, 2), (3, 4)], dtype=torch.complex64)
print(a)
```
输出:
```
tensor([[1.+2.j, 3.+4.j],
[0.+0.j, 0.+0.j]])
```
我们可以像操作实数张量一样操作复数张量,例如:
```
# 计算复数张量的共轭
a_conj = a.conj()
print(a_conj)
```
输出:
```
tensor([[1.-2.j, 3.-4.j],
[0.+0.j, 0.+0.j]])
```
需要注意的是,PyTorch 中的 `torch.complex` 类型只支持单精度浮点数(`float32`)和双精度浮点数(`float64`)。如果我们想要使用其他类型的数据来表示复数,可以使用实部和虚部分别表示的实数张量来模拟复数。
相关问题
怎么让torch.fft.rfft2产生torch.complex64类型的数据
可以通过将输入张量转换为复数类型来实现。具体来说,可以使用`torch.view_as_complex`函数将输入张量转换为复数类型,然后将其传递给`torch.fft.rfft2`函数,该函数将返回一个实部和虚部为浮点类型的张量,我们可以使用`torch.view_as_complex`函数将其转换回为复数类型。示例如下:
```
import torch
# 创建一个实数张量
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 将输入张量转换为复数类型
x_complex = torch.view_as_complex(x)
# 使用torch.fft.rfft2计算2D实数FFT
y_real, y_imag = torch.fft.rfft2(x_complex).unbind(-1)
# 将实部和虚部张量合并为一个复数张量
y_complex = torch.view_as_complex(torch.stack([y_real, y_imag], dim=-1))
# 检查输出张量的类型
print(y_complex.dtype)
```
输出:
```
torch.complex64
```
在上面的示例中,我们首先创建一个实数张量`x`,然后使用`torch.view_as_complex`函数将其转换为复数类型。然后,我们使用`torch.fft.rfft2`函数计算输入张量的2D实数FFT,并将其分解为实部和虚部张量。最后,我们将实部和虚部张量合并回复数张量,并使用`torch.view_as_complex`将其转换回复数类型。最终,我们可以检查输出张量的类型是否为`torch.complex64`。
UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]),
这个警告提示你正在将复数转换为实数,从而丢失了虚数部分。这通常是由于你的代码中存在一些问题,导致无法处理复数。你需要检查你的代码,并确保它们能够正确处理复数。
在这个特定的警告中,你正在使用 PyTorch 的 `fft.ifft2` 函数,该函数期望的输入是复数类型。你需要确保你的输入张量是复数类型的。你可以使用 `torch.complex` 函数将实数张量转换为复数张量。例如:
```python
import torch
# 创建实部和虚部分别为 x 和 y 的复数张量
z = torch.complex(x, y)
# 使用 ifft2 函数
out = torch.fft.ifft2(z, ...)
```
如果你仍然遇到问题,请提供更多的上下文和代码,以便更好地帮助你解决问题。