rfft2¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型为实数。

• s (Sequence[int]，可选) - 傅里叶变换轴的长度（类似一维傅里叶变 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，默认使用最后两个轴。

• 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，其中 n 为 s 中每个元素连乘 ：

  • "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);

• name (str，可选) - 输出的名字。一般无需设置，默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息 时使用，具体用法请参见 Name 。

抛出异常¶

• ValueError – 如果 s 不是长度为 2 的整形序列或者 None。

• ValueError – 如果 axes 不是长度为 2 的整形序列或者 None。

• ValueError - 如果 s 中某些轴的长度小于或等于 0。

• ValueError - 如果 axes 中某些轴的 index 超出有效范围。

• ValueError - 如果输入的维数小于 2。

返回¶

Tensor, 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。 二维傅里叶变换为 N 维傅里叶变换特例，参考 rfftn。

代码示例¶

import paddle
import numpy as np

x = paddle.to_tensor(np.mgrid[:5, :5][0].astype(np.float32))
print(paddle.fft.rfft2(x))
# Tensor(shape=[5, 3], dtype=complex64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
#        [[ (50+0j)                                        ,  (1.1920928955078125e-07+0j)                    ,  0j                                             ],
#         [(-12.5+17.204774856567383j)                     , (-9.644234211236835e-08+7.006946134424652e-08j) ,  0j                                             ],
#         [(-12.500000953674316+4.061495304107666j)        , (3.6837697336977726e-08-1.1337477445749755e-07j),  0j                                             ],
#         [(-12.500000953674316-4.061495304107666j)        , (3.6837697336977726e-08+1.1337477445749755e-07j),  0j                                             ],
#         [(-12.5-17.204774856567383j)                     , (-9.644234211236835e-08-7.006946134424652e-08j) ,  0j                                             ]])