Python PyTorch ifft用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.fft.ifft 的用法。

用法:

torch.fft.ifft(input, n=None, dim=- 1, norm=None, *, out=None) → Tensor

參數：

• input(Tensor) -輸入張量

• n(int,可選的) -信號長度。如果給定，則在計算 IFFT 之前，輸入將被零填充或修剪到此長度。

• dim(int,可選的) -沿其進行一維 IFFT 的維度。

• norm(str,可選的) -

  標準化模式。對於後向變換(ifft())，這些對應於：

  • "forward" - 沒有標準化

  • "backward" - 通過 1/n 標準化

  • "ortho" - 通過1/sqrt(n) 標準化(使IFFT正交化)

  使用相同的歸一化模式調用正向變換 ( fft() ) 將在兩個變換之間應用 1/n 的整體歸一化。這是使 ifft() 精確反轉所必需的。

  默認值為 "backward" (由 1/n 標準化)。

關鍵字參數：

out(Tensor,可選的) -輸出張量。

計算 input 的一維離散傅裏葉逆變換。

示例

>>> t = torch.tensor([ 6.+0.j, -2.+2.j, -2.+0.j, -2.-2.j])
>>> torch.fft.ifft(t)
tensor([0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j])