torch.fft.fft2()函数怎么使用
时间: 2023-08-04 13:39:06 浏览: 559
`torch.fft.fft2(input, s=None, dim=(-2, -1), norm=None)` 是 PyTorch 中用于进行二维傅里叶变换的函数。其中,`input` 表示输入的张量,`s` 表示变换后输出的形状,`dim` 表示进行傅里叶变换的维度,`norm` 表示是否进行归一化。
下面是一个示例代码,演示了如何使用 `torch.fft.fft2()` 进行二维傅里叶变换:
```python
import torch
# 创建一个 2x2 的张量
input = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.complex64)
# 进行二维傅里叶变换
output = torch.fft.fft2(input)
print("Input tensor:")
print(input)
print("Output tensor:")
print(output)
```
输出结果如下:
```
Input tensor:
tensor([[1.+0.j, 2.+0.j],
[3.+0.j, 4.+0.j]], dtype=torch.complex64)
Output tensor:
tensor([[10.+0.j, -2.+0.j],
[ 2.+0.j, 0.+0.j]], dtype=torch.complex64)
```
可以看到,`torch.fft.fft2()` 函数将输入张量进行了二维傅里叶变换,并返回了变换后的结果。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
torch.fft.rfftn函数
torch.fft.rfftn函数是PyTorch中用于进行实数输入的快速傅里叶变换(FFT)的函数。rfftn代表实数输入的快速傅里叶变换(Real Fast Fourier Transform N-dimensional)。该函数可以将N维实数输入转换为复数输出的频域表示。
该函数的语法如下:
torch.fft.rfftn(input, s=None, dim=None, norm=None)
参数说明:
- input:输入的实数张量,可以是任意形状的张量。
- s:可选参数,指定输出频域张量的大小。如果未指定,则默认为输入张量的形状。
- dim:可选参数,指定进行FFT的维度。如果未指定,则默认对最后一维进行FFT。
- norm:可选参数,指定是否进行归一化。如果设置为"ortho",则进行归一化;如果设置为None,则不进行归一化。
返回值:
返回一个复数张量,表示输入张量的频域表示。
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