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Python PyTorch fft2用法及代码示例


本文简要介绍python语言中 torch.fft.fft2 的用法。

用法:

torch.fft.fft2(input, s=None, dim=(- 2, - 1), norm=None, *, out=None) → Tensor

参数

  • input(Tensor) -输入张量

  • s(元组[int],可选的) -转换维度中的信号大小。如果给定,每个维度 dim[i] 将在计算 FFT 之前补零或修剪到长度 s[i]。如果指定了长度-1,则在该维度中不进行填充。默认值:s = [input.size(d) for d in dim]

  • dim(元组[int],可选的) -要转换的维度。默认值:最后两个维度。

  • norm(str,可选的) -

    标准化模式。对于正向变换(fft2()),这些对应于:

    • "forward" - 通过 1/n 标准化

    • "backward" - 没有标准化

    • "ortho" - 通过1/sqrt(n) 归一化(使 FFT 正交化)

    其中 n = prod(s) 是逻辑 FFT 大小。使用相同的归一化模式调用反向变换 ( ifft2() ) 将在两个变换之间应用 1/n 的整体归一化。这是使 ifft2() 完全相反所必需的。

    默认为"backward"(无规范化)。

关键字参数

out(Tensor,可选的) -输出张量。

计算 input 的二维离散傅里叶变换。等效于 fftn() ,但默认情况下仅对最后两个维度进行 FFT。

注意

任何实数信号的傅立叶域表示都满足埃尔米特性质:X[i, j] = conj(X[-i, -j])。此函数始终返回所有正频率项和负频率项,即使对于实际输入,这些值的一半是多余的。 rfft2() 返回更紧凑的单侧表示,其中仅返回最后一个维度的正频率。

示例

>>> x = torch.rand(10, 10, dtype=torch.complex64)
>>> fft2 = torch.fft.fft2(x)

离散傅里叶变换是可分离的,因此这里的fft2()相当于两个一维的 fft() 调用:

>>> two_ffts = torch.fft.fft(torch.fft.fft(x, dim=0), dim=1)
>>> torch.testing.assert_close(fft2, two_ffts, check_stride=False)

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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.fft.fft2。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。