def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() psf = torch.fft.ifft2(torch.complex(otf[...,0],otf[...,1]), dim=(-3,-2,-1)) psf = psf.real # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 #print(psf.type()) ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker假设输入的ker是维度为5的张量，这段代码中哪句话会出现UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part这种数据不匹配的情况

这段代码中，第3行的 `psf = torch.fft.ifft2(torch.complex(otf[...,0],otf[...,1]), dim=(-3,-2,-1))` 会出现 `UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part` 这种数据不匹配的情况。这是因为 `torch.fft.ifft2` 函数会返回一个 `torch.complex` 类型的张量，而在这里使用 `.real` 方法将其转换为实数类型的张量，导致虚数部分被丢弃。如果需要保留虚数部分，可以使用 `.abs()` 方法将复数转换为模长。

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def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() #psf = torch.fft.ifftn(otf, dim=(-3,-2,-1)) #psf = torch.stack((psf.real,psf.imag),-1) psf = torch.fft.ifft2(torch.complex(otf[...,0],otf[...,1]),dim=(-3,-2,-1)) psf = psf.real # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 print(psf.size()) print(psf.type()) ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker这段代码报错， Warning: Casting complex values to real discards the imaginary part (function operator())，究竟是哪行代码的问题，该如何修改呢

这个警告信息来自于以下这行代码：

psf = psf.real

这行代码会将复数张量 `psf` 的实部提取出来，舍弃掉虚部。因此，如果你要保留复数张量的信息，可以不使用这行代码。

如果你需要将复数张量转换为实数张量，可以使用以下代码：

psf = torch.abs(psf)

这行代码会将复数张量 `psf` 的模长提取出来，转换为实数张量。

另外，如果你在使用 `torch.fft.ifft2()` 函数时遇到错误，可能是因为该函数的输入张量需要是一个 `torch.complex` 类型的张量。你可以使用以下代码将 `otf` 转换为 `torch.complex` 类型：

otf = torch.view_as_complex(otf)

这行代码会将 `otf` 转换为 `torch.complex` 类型，然后就可以将其作为 `torch.fft.ifft2()` 函数的输入了。

def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() psf = torch.irfft(otf, 3, onesided=False) # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker假设输入的otf是四维张量，那么 psf = torch.irfft(otf, 3, onesided=False)。在pytorch1.7版本之后报错，该如何修改可以保持整段代码不报错，输出维度没有问题

在pytorch1.7版本之后，`torch.irfft()`函数的参数顺序发生了改变，需要将`onesided`参数放到第一个位置。因此，可以将代码中的`torch.irfft(otf, 3, onesided=False)`修改为`torch.irfft(otf, onesided=False, signal_ndim=3)`，这样可以保持整段代码不报错，输出维度没有问题。