torch.fft.irfft2

torch.fft.irfft2(input, s=None, dim=(-2, -1), norm=None, *, out=None) → Tensor

Вычисляет обратную операцию к rfft2(). Эквивалентно irfftn(), но выполняет обратное преобразование Фурье только для двух последних измерений по умолчанию.

input интерпретируется как односторонняя эрмитова функция в частотной области, как полученная из rfft2(). В силу свойств эрмитовых функций, результат будет вещественным.

Примечание

Некоторые входные частоты должны быть вещественными для выполнения эрмитова свойства. В этих случаях мнимая компонента будет проигнорирована. Например, любая мнимая компонента нулевой частоты не может быть представлена в вещественном выходе и всегда будет проигнорирована.

Примечание

Правильная интерпретация эрмитова входного сигнала зависит от длины исходных данных, заданной в s. Это связано с тем, что каждый размер входного сигнала может соответствовать сигналу чётной или нечётной длины. По умолчанию предполагается, что длина сигнала чётная, и нечётные сигналы не будут правильно воспроизводиться при обратном преобразовании. Поэтому рекомендуется всегда передавать размер сигнала s.

Примечание

Поддерживает torch.half и torch.chalf на CUDA с архитектурой GPU SM53 или выше. Однако она поддерживает только длину сигнала, являющуюся степенью двойки, во всех измерениях преобразования. При использовании аргументов по умолчанию размер последнего измерения должен быть (2^n + 1), так как s по умолчанию устанавливает чётный размер вывода = 2 * (размер_последнего_измерения - 1)

Параметры

• input (Тензор) – входной тензор
• s (Кортеж[целое число], необязательно) – Размер сигнала в измерениях преобразования. Если указано, каждое измерение dim[i] будет либо заполнено нулями, либо обрезано до длины s[i] перед вычислением вещественного преобразования Фурье. Если задана длина -1, в этом измерении не производится заполнение нулями. По умолчанию чётный размер вывода в последнем измерении: s[-1] = 2*(input.size(dim[-1]) - 1).
• dim (Кортеж[целое число], необязательно) – Измерения, которые нужно преобразовать. Последнее измерение должно быть измерением, сжатым с помощью полуэрмитовой функции. По умолчанию: два последних измерения.

• norm (строка, необязательно) –

  Режим нормализации. Для обратного преобразования (irfft2()) они соответствуют:

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

  Где n = prod(s) - логический размер обратного преобразования Фурье. Вызов прямого преобразования (rfft2()) с тем же режимом нормализации применит общую нормализацию 1/n между двумя преобразованиями. Это необходимо для того, чтобы irfft2() был точной обратной операцией.

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

Ключевые аргументы

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример

>>> t = torch.rand(10, 9)
>>> T = torch.fft.rfft2(t)

Без указания длины вывода в irfft2(), выход не будет правильно воспроизводиться, поскольку длина входного сигнала нечётная в последнем измерении:

>>> torch.fft.irfft2(T).size()
torch.Size([10, 8])

Поэтому рекомендуется всегда указывать размер сигнала s.

>>> roundtrip = torch.fft.irfft2(T, t.size())
>>> roundtrip.size()
torch.Size([10, 9])
>>> torch.testing.assert_close(roundtrip, t, check_stride=False)