torch.fft.ifft

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

計算 input 的一維離散傅立葉逆變換。

注意

支援 CUDA 上的 torch.half 和 torch.chalf，其 GPU 架構為 SM53 或更高。但是，它僅支援每個變換維度中長度為 2 的冪的訊號。

引數

• input (Tensor) – 輸入張量

• n (int, optional) – 訊號長度。如果給定，則在計算 IFFT 之前，輸入將被零填充或截斷到此長度。

• dim (int, optional) – 執行一維 IFFT 的維度。

• norm (str, optional) –

  歸一化模式。對於後向變換 (ifft())，這些對應於

  • "forward" - 無歸一化

  • "backward" - 按 1/n 歸一化

  • "ortho" - 歸一化因子為 1/sqrt(n)（使 IFFT 變為正交變換）

  使用相同的歸一化模式呼叫前向變換 (fft()) 將在兩個變換之間應用 1/n 的總歸一化。這對於使 ifft() 成為精確逆變換是必需的。

  預設為 "backward"（按 1/n 歸一化）。

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

示例

>>> 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])