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。

相关问题

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

当你在PyTorch中尝试使用`torch.fft.fftn`函数并遇到`AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'fftshift'`这样的错误时，这意味着你在调用fftn函数之前可能忘记了先导入`torch.fft`模块，并且可能没有对`fftn`函数应用`torch.fft.fftshift`操作。

`torch.fft.fftn`是快速傅立叶变换（FFT）的一个函数，而`fftshift`是一个用于将数据的频率轴进行中心对齐的辅助工具。你需要确保按照以下步骤操作：

1. 首先，需要从`torch.fft`模块导入必要的函数：

import torch.fft as fft

2. 然后，如果需要使用`fftshift`，在调用fftn之前应用它：

data = ...  # 这里是你要处理的数据
shifted_data = fft.fftshift(data)
fourier_transform = fft.fftn(shifted_data)

如果你已经在代码中做了这一步，但仍然收到错误，可能是其他部分的代码中存在混淆或遗漏。检查是否有其他地方意外地修改了函数对象，或者是否在正确的上下文中调用了这两个函数。

fft_grad = torch.fft.fftn(grad, dim=(2, 3)) AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'fftn'如何修改

看起来您是在尝试使用PyTorch库对梯度（grad）进行快速傅里叶变换（FFT），但是遇到了`fftn`函数未找到的错误。这个错误意味着`torch.fft`模块并没有找到`fftn`方法，这可能是因为以下几个原因：

1. **导入问题**：请确认是否已经正确导入了`torch.fft`模块，如果是使用`import torch.fft`而不是`from torch import fft`，那么需要明确指定`fft.fftn`。

import torch.fft

# 然后使用
fft_grad = torch.fft.fftn(grad, dim=(2, 3))

2. **版本兼容**：检查您的PyTorch版本是否支持`fftn`，早期版本可能不包含此功能。更新到最新版可能会解决问题。

3. **维度处理**：确保`dim=(2, 3)`中的维度是对的。如果`grad`的形状不支持在这个维度上做FFT，可能需要调整`dim`。

4. **计算图模式**：如果你是在模型的训练循环中遇到这个问题，在计算图模式下（如`autograd`或`no_grad()`）尝试`fftn`可能会有问题。确保在适当的地方切换回非计算图模式。

如果以上都不行，可以提供更多的上下文信息，以便更准确地定位问题。