hfft2¶

参数¶

• x (Tensor) - 输入数据，其数据类型为复数类型。

• s (Sequence[int]，可选) - 输出 Tensor 在傅里叶变换轴的长度（类似一维傅里叶变换中 的参数 n）。

• 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：

  • "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，数据类型为实数。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(hfftn)变换的特例。

代码示例¶

import paddle

x = paddle.to_tensor([[3.+3.j, 2.+2.j, 3.+3.j], [2.+2.j, 2.+2.j, 3.+3.j]])
hfft2_x = paddle.fft.hfft2(x)
print(hfft2_x)
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [[19.,  7.,  3., -9.],
#         [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

使用本API的教程文档¶

• Pytorch 写法