ifft2

paddle.fft. ifft2 ( x, s=None, axes=(- 2, - 1), norm='backward', name=None ) [源代码]

二维傅里叶变换(fft2)的逆变换。在一定的误差范围内，ifft2(fft2(x)) == x。

参数

  • x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为实数或复数。

  • s (Sequence[int]，可选) - 输出 Tensor 在每一个傅里叶变换轴上的长度（类似一维逆向傅 里叶变换中的参数 n）。对于每一个傅里叶变换的轴，如果 s 中该轴的长度比输入 Tensor 中对应轴的长度小，输入 Tensor 会被截断。如果 s 中该轴的长度比输入 Tensor 中对应轴 的长度大，则输入会被补零。如果 s 没有指定，则使用输入 Tensor 中由 axes 指定的各 个轴的长度。

  • axes (Sequence[int]，可选) - 傅里叶变换的轴。如果没有指定，默认使用最后两维。

  • norm (str，可选) - 傅里叶变换的缩放模式，缩放系数由变换的方向和缩放模式同时决定。取值 必须是 "forward"，"backward"，"ortho" 之一，默认值为 "backward"。三种缩放模式对 应的行为如下：

    • "backward"：正向和逆向变换的缩放系数分别为 1 和 1/n；

    • "forward"：正向和逆向变换的缩放系数分别为 1/n 和 1；

    • "ortho"：正向和逆向变换的缩放系数均为 1/sqrt(n)；

    其中 n 为 s 中每个元素连乘。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，形状和输入 Tensor 相同，数据类型为复数。由输入 Tensor（可能被截断或者补零之后）在 指定维度进行傅里叶变换的输出。二维傅里叶变换是 N 维傅里叶变换的特例，参考 ifftn。

代码示例

>>> import paddle

>>> arr = paddle.arange(2, dtype="float64")
>>> x = paddle.meshgrid(arr, arr)[0]

>>> ifft2_xp = paddle.fft.ifft2(x)
>>> print(ifft2_xp)
Tensor(shape=[2, 2], dtype=complex128, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[(0.5+0j), 0j],
 [(-0.5+0j), 0j]])

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