? ? 目前主要是對torch.rfft與torch.fft.fft2進(jìn)行相互替換，torch.rfft適合于torch1.7及其之前的版本，torch.fft.fft2適合于1.7之后的版本

• #(batch, c, h, w) → rfft → (batch, c, h, w/2+1, 2)
  

ffted = torch.rfft(x, signal_ndim=2, normalized=True)#torch1.7及之前版本

• #(batch, c, h, w) →fft.rfft2→(batch, c, h, w//2+1)→stack→(batch, c, h, w/2+1, 2)
  

ffted = torch.fft.rfft2(x, dim=(-2, -1), norm="ortho")#torch1.7之后版本
ffted = torch.stack((ffted.real, ffted.imag), -1)

逆變換：

• #?(batch,c, t, h, w/2+1, 2)→.irfft→(batch,c, t, h, w)

output = torch.irfft(ffted, signal_ndim=2,
? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ?signal_sizes=r_size[2:], normalized=True)#torch.1,7之前

• #?(batch,c, t, h, w//2+1, 2)→complex_tensor：(batch,c, t, h, w//2+1)→fft.irfft2→(batch,c, t, h,?w)

real_part = ffted[..., 0]
imaginary_part = ffted[..., 1]
# 沿著最后一個維度進(jìn)行疊加
complex_tensor = real_part + 1j * imaginary_part
output = torch.fft.irfft2(complex_tensor, dim=(-2, -1), s=r_size[2:], norm="ortho")

• #(1，3，6，6)?→?rfft?→?(1，3，6，4，2)
  

ffted =?torch.rfft(x, signal_ndim=2, normalized=True)#torch1.7及之前版本

x的樣子為：

其輸出ffted的樣子為：圖上下僅（1，1，6，4，2），還有兩個矩陣一致，沒有畫出了

• #(1，3，6，6) →fft.rfft2→(1，3，6，4)→stack→(1，3，6，4，2)
  

ffted = torch.fft.rfft2(x, dim=(-2, -1), norm="ortho")#torch1.7之后版本
ffted = torch.stack((ffted.real, ffted.imag), -1)

經(jīng)過?torch.fft.rfft2之后的結(jié)果：

經(jīng)過stack之后的結(jié)果：

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