torch.fft.rfft2()为什么会产生不合法的值
时间: 2024-05-21 07:15:14 浏览: 9
torch.fft.rfft2()函数在进行二维FFT时,如果输入的张量不符合要求,就会产生不合法的值。以下是一些可能导致不合法值的原因:
1. 输入张量的维度不是2(即不是二维张量)。
2. 输入张量的大小不是2的整数次幂。
3. 输入张量的数据类型不是浮点数类型,如int、long等。
对于上述情况,可以通过对输入张量进行调整,以满足函数的要求。同时,还需要注意数据精度问题,确保输入数据的值在合理范围内。
相关问题
torch.fft.rfft2()为什么会产生inf
`torch.fft.rfft2()`函数用于执行二维实值输入的快速傅里叶变换。如果它的输出中包含`inf`,则可能是由于输入包含了太大的值,导致计算的结果溢出了。这可能是由于输入信号的动态范围太大,超过了浮点数表示的范围。
解决这个问题的一种方法是对输入信号进行归一化,即将其缩放到一个合适的范围。例如,可以将信号除以其最大值,以将其缩放到[-1,1]的范围内。这样可以确保在计算中不会发生溢出。
另外,如果信号中包含NaN值,则也可能会导致`inf`的输出。在这种情况下,需要找出信号中的NaN值,并在进行计算之前对其进行处理。
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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