提问人：singa1994 提问时间：3/17/2022 更新时间：3/18/2022 访问量：3472
相当于最新 PyTorch 版本中的 torch.rfft（）
Equivalent to torch.rfft() in newest PyTorch version
问：
我想估计给定尺寸图像的傅里叶变换BxCxWxH
在以前的火炬版本中，以下人员完成了这项工作：
fft_im = torch.rfft(img, signal_ndim=2, onesided=False)
输出的大小是：
BxCxWxHx2
但是，使用新版本的 rfft ：
fft_im = torch.fft.rfft2(img, dim=2, norm=None)
我没有得到相同的结果。我错过了什么吗？
答：
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jodag
3/18/2022
#1
几个问题
- 您提供的参数是无效类型，它应该是两个数字的元组，或者应该省略。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（我打开了一张票，说明了这一点）。
dim - PyTorch 现在支持
复杂的张量类型，因此 FFT 函数会返回这些张量类型，而不是为实/虚部分添加新维度。您可以使用torch.view_as_real转换为旧表示。另外值得指出的是，它不会复制数据，因为它返回一个视图，因此不应该以任何明显的方式减慢速度。view_as_real - PyTorch 不再提供在 RFFT 中禁用单侧计算的选项。可能是因为单方面禁用会使结果与 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在于，您只需要计算每个维度的一半值，因为其余的值可以通过 Hermition 对称属性推断。
torch.fft.fft2
因此，从您应该能够使用的所有内容中
fft_im = torch.view_as_real(torch.fft.fft2(img))
重要如果要传递给 （like or ） 中的其他函数，则需要使用 torch.view_as_complex 转换回复数表示，以便这些函数不会将最后一个维度解释为信号维度。fft_imtorch.fftfft.ifftfft.fftshift
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singa1994
3/18/2022
谢谢你的回答。按照您的解决方案，我仍然没有得到预期的 BxCxHxWx2 结果。我宁愿得到一个输出维度 BxCxHx（w/2）。
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jodag
3/18/2022
@singa1994我仔细研究了你的问题，发现我错过了一些部分。重写了答案，希望这会有所帮助。
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