torch.fft.fftn

`torch.fft.fftn` 是 PyTorch 中实现多维快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）的函数。FFT 是一种高效计算信号或数据的傅里叶变换及其逆变换的算法。`fftn` 是对多维数组（通常是图像或时间序列数据）进行处理的函数，适用于 N 维输入张量。

该函数将输入数据从时域转换到频域，这在信号处理、图像处理、物理科学和工程等领域中非常有用。`torch.fft.fftn` 在处理具有非方阵维度的数组时特别有用，它允许用户指定变换的轴。

使用 `torch.fft.fftn` 的基本步骤如下：
1. 准备输入数据，通常是一个 PyTorch 张量。
2. 调用 `torch.fft.fftn` 函数，传入输入数据以及可选的参数（如变换的尺寸、步长等）。
3. 分析返回的频域数据，进行后续处理。

需要注意的是，由于 FFT 通常是针对复数输入的，因此处理实数输入时，结果可能包含对称性。另外，对于输出结果的解释需要一定的傅里叶变换知识。

相关问题

torch.fft.fftn函数需要哪些参数

torch.fft.fftn函数是PyTorch中用于执行多维傅里叶变换的函数。它需要以下参数：

1. input：要进行傅里叶变换的输入张量。它可以是实数或复数类型的张量。
2. signal_ndim：信号的维度。通常为输入张量的维度。
3. normalized：一个布尔值，指定是否对结果进行归一化。默认为False。
4. onesided：一个布尔值，指定是否只返回单边频谱。默认为True。
5. dim：一个整数或元组，指定要在哪些维度上执行傅里叶变换。如果未指定，则在所有维度上执行变换。

f = torch.fft.fftn报错AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'fftn'

这个错误信息表示你尝试在PyTorch库中调用一个名为`fftn`的函数，但是PyTorch的内置函数或方法对象并没有这个属性。`torch.fft`模块中实际上没有`fftn`函数，这是NumPy库中的一个函数，用于对多维数组进行快速傅里叶变换。

PyTorch中进行快速傅里叶变换的函数是`torch.fft.fft`和它的变体，例如`torch.fft.fft2`和`torch.fft.fftshift`等，但不是`fftn`。如果你需要对多维数据进行快速傅里叶变换，你可能需要使用`torch.fft.fft2`来对二维数据进行FFT变换，或者使用`torch.fft.fftn`对n维数据进行FFT变换，但后者需要先从`torch.fft`模块中导入。

请确保你是在正确的库中寻找或调用相应的函数。如果你需要对三维数据进行FFT变换，正确的PyTorch函数可能是`torch.fft.fftn`，但是要注意，这个函数需要在PyTorch版本1.8.0或更高版本中才能使用。