torch.fft.ifft2()函数怎么使用

torch.fft.ifft2()函数是用于执行二维逆傅里叶变换（IFFT）的PyTorch函数。

该函数的使用方法如下：

import torch

# 创建一个2D张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 2)

# 执行2D FFT变换
y = torch.fft.ifft2(x, dim=(-2, -1))

其中，x是一个二维张量，dim=(-2, -1)表示在倒数第二和倒数第一维度上执行IFFT变换。输出y是与x具有相同形状的张量。

需要注意的是，输入张量x必须是复数张量，即最后一维表示实部和虚部。如果输入张量是实数张量，则需要将其转换为复数形式，例如：

x = torch.randn(2, 3, 4)  # 实数张量
x_complex = torch.view_as_complex(x)  # 转换为复数张量
y = torch.fft.ifft2(x_complex, dim=(-2, -1))

这里使用了torch.view_as_complex()函数将实数张量x转换为复数张量x_complex。

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File C:\Data\Wilnanet\MultiWienerNet-main\MultiWienerNet-main\pytorch\models\wiener_model.py:106, in WienerDeconvolution3D.forward(self, y) 103 H_sum = torch.fft.fft2(self.psfs) 105 #print(H_sum.shape, Y.shape, self.Ks.shape) --> 106 X=(torch.conj(H_sum)Y) / (torch.square(torch.abs(H_sum))+100self.Ks)#, dtype=tf.complex64) 108 x=torch.real((torch.fft.ifftshift(torch.fft.ifft2(X), dim=(-2, -1)))) 111 return x RuntimeError: The size of tensor a (640) must match the size of tensor b (480) at non-singleton dimension 4

这个错误是由于张量 a（大小为 640）和张量 b（大小为 480）在第 4 个非单例维度上的大小不匹配而导致的。你需要检查 WienerDeconvolution3D.forward() 函数中的代码，特别是第 106 行，确保张量的大小匹配。你可以使用 PyTorch 中的 .size() 方法检查张量的大小。如果需要，你可以使用 .unsqueeze() 或 .squeeze() 方法来调整张量的大小。

U_1 = torch.fft.ifft2(S_0 * self.phi.unsqueeze(0).unsqueeze(0), dim=[-2, -1]).real请解释这段代码

这段代码是一个类中的一个函数的一部分，其中`self.phi`是该类的一个属性。下面对代码进行逐步解释：

# S_0是一个二维张量，self.phi是一个一维张量
# 将self.phi扩展为一个二维张量，并将S_0与其相乘
temp = S_0 * self.phi.unsqueeze(0).unsqueeze(0)

# 在倒数第二和倒数第一维度上执行二维逆傅里叶变换
# dim=[-2, -1]表示在倒数第二和倒数第一维度上执行IFFT变换
temp_ifft = torch.fft.ifft2(temp, dim=[-2, -1])

# 取出实部
U_1 = temp_ifft.real

根据代码，`S_0`是一个二维张量，而`self.phi`是一个一维张量。为了让它们能够相乘，需要将`self.phi`扩展为一个二维张量。这里使用了`unsqueeze()`函数在第0维和第1维上分别添加了一个维度，使其变为一个二维张量。然后将`S_0`与`self.phi`相乘，得到一个新的二维张量`temp`。

接下来，使用`torch.fft.ifft2()`函数在倒数第二和倒数第一维度上执行二维逆傅里叶变换（IFFT），得到一个新的二维张量`temp_ifft`。最后，使用`.real`方法取出`temp_ifft`的实部，得到二维张量`U_1`。