torch.fft.fft

回答: torch.fft.fft函数是PyTorch中用于执行N维离散傅里叶变换（DFT）的函数。它将输入张量从时域转换为频域，并返回相应的频域表示。要使用torch.fft.fft函数，你需要导入torch.fft模块，并使用该函数提供的参数来指定输入张量的形状和数据类型。例如，通过以下代码可以计算一个大小为10x10的复数张量的FFT：import torch.fft>>> x = torch.rand(10, 10, dtype=torch.complex64)>>> fftn = torch.fft.fftn(t)[1这将返回一个与输入张量相同形状的频域张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft](https://blog.csdn.net/qq_42676511/article/details/122385195)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch 笔记：torch.fft](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/129364397)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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