torch.fft.fft2.() 报错问题解决

Claire_Shang

已于 2022-10-20 17:14:19 修改

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文章标签： python pytorch 深度学习

于 2022-03-19 15:45:27 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Claire_wanqing/article/details/123591896

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博客讲述了作者在使用PyTorch的FFT函数时遇到的版本和参数问题。最初以为是torch版本导致的fft2函数不匹配，尝试了不同版本的函数替换，但问题依然存在。后来发现是参数定义不同，将fft2改为fftn解决了问题。然而，进一步的错误提示需要将axes参数加入numpy的fft2函数中。最终，通过显式引入torch.fft并调整代码，成功解决了所有问题，使代码能够正常运行。

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运行别人的的源代码还报错，所以确定不是代码问题。

问了别人，应该是fft函数对应的torch版本问题，torch1.8.0版本之后的才是

torch.fft.fft2

根据网上的总结自己改的

#旧版          新版
torch.rfft   torch.fft.fft2
torch.irfft  torch.fft.ifft2

还是报错了，函数中使用的参数定义应该也是不一样的

原来不是版本问题，看到pytorch官网上只有这两种函数，所以猜想是不是我写错了

解决办法，把源代码的torch.fft.fft2改成torch.fft.fftn就可以了

def D(x, Dh_DFT, Dv_DFT):
    x_DFT = torch.fft.fftn(x, dim=(-2,-1)).cuda()
    Dh_x = torch.fft.ifftn(Dh_DFT*x_DFT, dim=(-2,-1)).real
    Dv_x = torch.fft.ifftn(Dv_DFT*x_DFT, dim=(-2,-1)).real
    return Dh_x, Dv_x

然后代码正常运行啦，为了证明代码真的运行成功过，因为最近不知道怎么回事，又开始报和原来一样的错误了，找不到原因，但是至少成功过，那我的改的应该是对的。

解决方法来了：把torch改成np 就可以啦

新错误哈哈哈，继续搞

搜索发现numpy形式的傅里叶变换中间参数需要对应有变化

fft.fft2(a, s=None, axes=(- 2, - 1), norm=None)

即torch中的参数dim在np中对应axes

修改之后果然没有这个错误了，cuda应该是tensor形式中用到的。

观察代码中 D 的输入参数发现都是tensor形式的，所以决定把fft代码改为torch的继续调整。

方法1：需显式的引入torch.fft才行

import torch
改为
import torch.fft

报错改变，如下

于是根据以上思路，改成更详细的显式引入：torch.fft.fft2

报错了，没有这个模块........

以上方法不行，就会去解决cuda()的问题，更改代码如下，由于调用cuda需要tensor数据，所以把定义的变量转化为tensor，虽然有点麻烦，但是挺有用的，程序里已经没有fft的报错了，至少代码往下进行了。