rfft#

nvmath.fft.rfft(
operand,
*,
axes=None,
options=None,
execution=None,
prolog=None,
epilog=None,
stream=None,
)[source]#

rfft(operand, axes=None, options=None, execution=None, prolog=None, epilog=None, stream=None)

对提供的实数操作数执行 N 维实数到复数 (R2C) FFT。

参数:

  • operand – 张量（类 ndarray 对象）。目前支持的类型为 numpy.ndarray、cupy.ndarray 和 torch.Tensor。

  • axes – 执行 FFT 的维度。axes[-1] 是 rfft 的“最后变换”轴。目前，要求轴是连续的，并且包含第一个或最后一个维度。仅支持高达 3D 的 FFT。

  • options – 将 FFT 的选项指定为 FFTOptions 对象。或者，也可以提供包含 FFTOptions 构造函数参数的 dict。如果未指定，则值将设置为默认构造的 FFTOptions 对象。

  • prolog – 以 LTO-IR 格式提供设备可调用函数，用作加载回调，类型为 DeviceCallable 的对象。或者，也可以提供包含 DeviceCallable 构造函数参数的 dict。默认情况下没有 prolog。目前，仅 CUDA 执行支持回调。

  • epilog – 以 LTO-IR 格式提供设备可调用函数，用作存储回调，类型为 DeviceCallable 的对象。或者，也可以提供包含 DeviceCallable 构造函数参数的 dict。默认情况下没有 epilog。目前，仅 CUDA 执行支持回调。

  • stream – 提供用于执行操作的 CUDA 流。可接受的输入包括 cudaStream_t (作为 Python int)、cupy.cuda.Stream 和 torch.cuda.Stream。如果未提供流，将使用来自操作数包的当前流。

返回值:

一个复数张量，它保留在与输入操作数相同的设备上，并属于同一包。结果中最后变换轴的范围将为 operand.shape[axes[-1]] // 2 + 1。

另请参阅

fft()、irfft()、FFT。

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