torch.fft.rfft2(input, s=None, dim=(-2, -1), norm=None, *, out=None)

`torch.fft.rfft2` 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算输入张量沿指定维度的二维快速傅里叶变换（FFT）。与普通的FFT不同，`rfft2` 仅输出复数结果的半边，因为对于实数输入，输出的傅里叶变换结果具有共轭对称性。这使得 `rfft2` 在处理实数数据时更加高效。

函数的基本参数解释如下：
- `input`：输入张量，应为实数。
- `s`：输出张量的大小。如果给定，则必须包含两个元素 `(s[0], s[1])`。默认值为输入张量在对应维度上的大小。
- `dim`：进行FFT的维度，一个包含两个整数的元组，指定处理的维度。默认值为最后一个和倒数第二个维度（通常对应图像的宽度和高度）。
- `norm`：指定FFT归一化的方式。可以是 `'forward'`、`'ortho'` 或 `None`。`'forward'` 表示正向FFT时归一化，`'ortho'` 表示在正向和逆向FFT时都归一化。默认值为 `None`。
- `out`：输出张量，用于存放结果。如果没有提供，则会根据 `input` 的其他参数动态创建。

使用这个函数时，你需要确保输入的数据类型是适当的，并且在使用结果之前理解复数的表示方法和它们在频域分析中的意义。

相关问题

A = torch.fft.rfft(a_full, onesided=False, normalized=False) TypeError: fft_rfft() got an unexpected keyword argument 'onesided'

在使用PyTorch进行快速傅里叶变换（FFT）时，你遇到了一个问题。具体来说，`torch.fft.rfft` 函数没有接受到参数 'onesided'。这是因为在PyTorch的某些版本中，`rfft` 函数的参数名可能不同。

正确的参数名应该是 `n`，它可以接受一个整数来指定输入数据的大小。如果你想要进行单边的FFT，即只计算正频率部分，你需要确保传递给 `rfft` 的数据是合适的，并且可能需要对结果进行适当的处理。

以下是如何正确调用 `torch.fft.rfft` 的示例：

import torch

# 假设 a_full 是你要进行FFT变换的输入数据
# n 是变换后输出的大小，必须是大于等于 len(a_full) 的最小的2的幂次方
n = 2 ** (a_full.numel() - 1).bit_length()

# 使用 rfft 进行实数到半复数的快速傅里叶变换
A = torch.fft.rfft(a_full, n=n, norm=None)

请确保你使用的PyTorch版本中，`rfft` 函数包含 `n` 和 `norm` 参数，并根据你的需求进行调整。

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]
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