torch.fft.irfft()输出值中有inf怎么办

如果 `torch.fft.irfft()` 输出值中包含了 `inf`，通常是由于输入的频谱数据中存在了非法值（例如除以0）导致的。你可以尝试检查一下输入数据是否有问题，或者尝试使用 `torch.nan_to_num()` 将 `inf` 转换为合适的数值。另外，也可以尝试使用 `torch.fft.rfft()`，因为这个函数只输出实部，而实部不会出现 `inf`。如果问题仍然存在，你可以提供更多细节，让我能够更准确地帮助你解决问题。

相关问题

torch.fft.rfft()输出产生了inf

在使用 `torch.fft.rfft()` 函数时，如果输入的数据中存在非法值，例如 NaN 或 Inf，可能会导致输出值产生 Inf。解决此问题的一种方法是使用 `torch.nan_to_num()` 函数将非法值替换为合法值。

例如，假设 `input_tensor` 是输入数据，您可以使用以下代码来替换非法值：

input_tensor = torch.nan_to_num(input_tensor, nan=0.0, posinf=1.0, neginf=-1.0)

这将把所有 NaN 替换为 0.0，所有正无穷大替换为 1.0，所有负无穷大替换为 -1.0。

然后，您可以使用 `torch.fft.rfft()` 函数来计算实数输入的快速傅里叶变换：

output_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)

请注意，如果输入数据中存在非法值，则输出数据中相应的项将为 Inf。在这种情况下，您可能需要使用 `torch.nan_to_num()` 函数来替换这些 Inf 值。

astara_4= torch.fft.irfft(absFa2, signal_ndim=2, onesided=False, normalized=False)

在您提供的代码行中，`torch.fft.irfft` 函数是 PyTorch 库中用于执行逆快速傅里叶变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）的操作。这个函数将频域中的一个复数数组转换回时域中的一个实数数组。

具体到您提供的代码：

astara_4 = torch.fft.irfft(absFa2, signal_ndim=2, onesided=False, normalized=False)

这里执行了以下步骤：

1. `absFa2`：它是一个已经存在的张量，这个张量应该包含了要进行逆变换的数据。通常情况下，这个数据是通过执行快速傅里叶变换（FFT）获得的频域表示。

2. `signal_ndim=2`：这个参数指定了输入信号的维度。在这个例子中，`signal_ndim=2` 指的是输入信号是一个二维的张量。在二维情况下，IFFT 会分别在两个维度上执行，通常用于处理图像或其他二维数据。

3. `onesided=False`：这个参数控制是否返回单边或双边的 FFT 结果。当设置为 `False` 时，`irfft` 返回一个完整的频域表示，包括负频率部分。通常在实际应用中，完整信息是必要的。

4. `normalized=False`：这个参数指定了输出结果是否进行标准化。当设置为 `False` 时，IFFT 的结果不会除以输入的长度，意味着结果的总能量与原始输入信号相等。

`torch.fft.irfft` 函数将 `absFa2` 中的复数频域数据转换为实数时域数据，并将结果存储在变量 `astara_4` 中。

注意，当使用 `irfft` 时，输入的张量必须满足一定条件，例如当 `signal_ndim=2` 时，如果 `onesided=False`，输入张量的最后一个维度的大小必须是偶数。