解决Pytorch傅里叶变换新旧版本如何互相替换的问题（torch.rfft与torch.fft.fft2）

    目前主要是对torch.rfft与torch.fft.fft2进行相互替换，torch.rfft适合于torch1.7及其之前的版本，torch.fft.fft2适合于1.7之后的版本

• #(batch, c, h, w) → rfft → (batch, c, h, w/2+1, 2)
  

ffted = torch.rfft(x, signal_ndim=2, normalized=True)#torch1.7及之前版本

• #(batch, c, h, w) →fft.rfft2→(batch, c, h, w//2+1)→stack→(batch, c, h, w/2+1, 2)
  

ffted = torch.fft.rfft2(x, dim=(-2, -1), norm="ortho")#torch1.7之后版本
ffted = torch.stack((ffted.real, ffted.imag), -1)

逆变换：

• # (batch,c, t, h, w/2+1, 2)→.irfft→(batch,c, t, h, w)

output = torch.irfft(ffted, signal_ndim=2,
                      signal_sizes=r_size[2:], normalized=True)#torch.1,7之前

• # (batch,c, t, h, w//2+1, 2)→complex_tensor：(batch,c, t, h, w//2+1)→fft.irfft2→(batch,c, t, h, w)

real_part = ffted[..., 0]
imaginary_part = ffted[..., 1]
# 沿着最后一个维度进行叠加
complex_tensor = real_part + 1j * imaginary_part
output = torch.fft.irfft2(complex_tensor, dim=(-2, -1), s=r_size[2:], norm="ortho")

• #(1，3，6，6) → rfft → (1，3，6，4，2)
  

ffted = torch.rfft(x, signal_ndim=2, normalized=True)#torch1.7及之前版本

x的样子为：

其输出ffted的样子为：图上下仅（1，1，6，4，2），还有两个矩阵一致，没有画出了

• #(1，3，6，6) →fft.rfft2→(1，3，6，4)→stack→(1，3，6，4，2)
  

ffted = torch.fft.rfft2(x, dim=(-2, -1), norm="ortho")#torch1.7之后版本
ffted = torch.stack((ffted.real, ffted.imag), -1)

经过 torch.fft.rfft2之后的结果：

经过stack之后的结果：

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