torch.fft.ifft

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

Вычисляет одномерное обратное дискретное преобразование Фурье input.

Примечание

Поддерживает torch.half и torch.chalf на CUDA с архитектурой GPU SM53 или выше. Однако он поддерживает только длину сигнала, являющуюся степенью двойки, в каждой преобразованной размерности.

Параметры:

• input (Тензор) – входной тензор
• n (int, необязательно) – Длина сигнала. Если задано, вход будет либо дополнен нулями, либо обрезан до этой длины перед вычислением обратного преобразования Фурье.
• dim (int, необязательно) – Размерность, по которой нужно выполнить одномерное обратное преобразование Фурье.

• norm (str, необязательно) –

  Режим нормализации. Для обратного преобразования (ifft()) они соответствуют:

  • "forward" - без нормализации
  • "backward" - нормализация на 1/n
  • "ortho" - нормализация на 1/sqrt(n) (делая обратное преобразование Фурье ортогональным)

  Вызов прямого преобразования (fft()) с тем же режимом нормализации применит общую нормализацию 1/n между двумя преобразованиями. Это необходимо, чтобы сделать ifft() точным обратным преобразованием.

  По умолчанию "backward" (нормализация на 1/n).

Ключевые аргументы:

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример

>>> 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])