ihfft2¶
二维厄米特(Hermitian)傅里叶变换的逆变换。
使用快速傅里叶变换(FFT)算法来对 M 维 Tensor 中的某两维计算厄米特(Hermitian)傅里叶变换 的逆变换，默认取最后两维作为傅里叶变换的轴。
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：
"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 ihfftn。
代码示例¶
import paddle
arr = paddle.arange(5, dtype="float64")
x = paddle.meshgrid(arr, arr)[0]
print(x)
# Tensor(shape=[5, 5], dtype=float64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
# [[0., 0., 0., 0., 0.],
# [1., 1., 1., 1., 1.],
# [2., 2., 2., 2., 2.],
# [3., 3., 3., 3., 3.],
# [4., 4., 4., 4., 4.]])
ihfft2_xp = paddle.fft.ihfft2(x)
print(ihfft2_xp.numpy())
# [[ 2. +0.j 0. +0.j 0. +0.j ]
# [-0.5-0.68819096j 0. +0.j 0. +0.j ]
# [-0.5-0.16245985j 0. +0.j 0. +0.j ]
# [-0.5+0.16245985j 0. +0.j 0. +0.j ]
# [-0.5+0.68819096j 0. +0.j 0. +0.j ]]