相当于最新 PyTorch 版本中的 torch.rfft()

Question

我想估计给定尺寸 BxCxWxH 的图像的傅里叶变换

在以前的 torch 版本中，以下工作完成了这项工作：

fft_im = torch.rfft(img, signal_ndim=2, onesided=False)

并且输出的大小为：

BxCxWxHx2

但是，使用新版本的 rfft ：

fft_im = torch.fft.rfft2(img, dim=2, norm=None)

我不这样做得到相同的结果。我错过了什么吗？

Answer 1

一些问题

1. 您提供的 dim 参数是无效类型，它应该是两个数字的元组或者应该被省略。实际上 PyTorch 应该引发异常。我认为这无一例外地运行的事实是 PyTorch 中的一个错误（我开了一张票，说明了这一点）。
2. PyTorch 现在支持complex 张量类型，因此 FFT 函数返回这些而不是为实部/虚部添加新的维度。您可以使用 torch.view_as_real 转换为旧的表示形式。还值得指出的是，view_as_real 不会复制数据，因为它返回一个视图，因此不会以任何明显的方式减慢速度。
3. PyTorch 不再提供禁用 RFFT 中单边计算的选项。可能是因为禁用单侧会使结果与 torch.fft.fft2 相同，这与 PEP 20 的第 13 条格言相冲突。提供 FFT 的特殊实值版本的全部意义是你只需要计算每个维度的一半值，因为其余的可以通过 Hermition 对称属性推断出来。

因此，

fft_im = torch.view_as_real(torch.fft.fft2(img))

如果您要将 fft_im 传递给 torch.fft 中的其他函数（例如 < code>fft.ifft 或 fft.fftshift），那么您需要使用 torch.view_as_complex 所以这些函数不要将最后一个维度解释为信号维度。