主要的思想就是把 complex 转换为两个实数来处理,大概如下: 在PyTorch中,你可以创建一个complex128类型的张量,并使用view_as_real来处理这个复数张量。view_as_real函数将复数张量转换为实数张量,它通过将复数张量的实部和虚部分别分开,将复数张量展平为一个由两部分组成的实数张量。 步骤: 创建一个complex128
complex()方法接受两个参数(real和image)并返回一个复数张量,复数实部real,虚部image,其中实部和虚部都是具有相同数据类型和相同形状的张量。 a_real = torch.rand(2, 2)print(a_real)a_imag = torch.rand(2, 2)print(a_imag)a_complex_tensor = torch.complex(a_rea...
complex()方法接受两个参数(real和image)并返回一个复数张量,复数实部real,虚部image,其中实部和虚部都是具有相同数据类型和相同形状的张量。 a_real = torch.rand(2, 2) print(a_real) a_imag = torch.rand(2, 2) print(a_imag) a_complex_tensor = torch.complex(a_real, a_imag) print(a_complex_...
torch.complex(real, imag, *, out=None) → Tensor 构造一个复数张量,其实部等于 real,虚部等于 imag。 Parameters real (Tensor):复数张量的实数部分。必须为 float 或 double。 imag (Tensor):复数张量的虚部。dtype 必须与实部 real 相同。 关键字参数: out (Tensor):如果输入为 torch.float32 ,则必须为...
在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中，都已经使用了复数，并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能，该数据类型支持半精度 FFT 操作。由于 CUDA 11.3 包中存在 bug，如果用户想要使用复数，官方建议使用 CUDA 11.6 包。(Beta)Forward-mode 自动微分 Forward-mode...
python中的数字类型: int float bool complex(复数) 所有整数对应的类型 2.float 所有小数对应的类型,支持科学计数法 3.bool True的本质是数字1,False的本质是数字0 4. complex 复数包含实部和虚部,Python中表示复数的时候,虚数单位是j不是i,实部是0,0可以省略 ...
ComplexRelu, ComplexMaxPool2d or complex_ for functions, e.g. complex_relu, complex_max_pool2d. The only usage difference is that the forward function takes two tensors, corresponding to real and imaginary parts, and returns two ones too....
在PyTorch中,复数(Complex Numbers)是不直接支持的数据类型。 PyTorch主要用于深度学习任务,而深度学习通常处理的是实数数据,如图像、文本、声音等。因此,PyTorch没有内置的复数数据类型和相关的操作函数。 然而,如果需要在PyTorch中处理复数数据,可以通过使用实数部分和虚数部分分别表示复数的方法来实现。可以使用PyTorch的...
设置默认的浮点类型,dtype可以是torch.float32或torch.float64.同时,默认复数张量的类型也会随之发生隐式的变化,如果设置为torch.float32,那么默认复数张量类型会变为torch.complex64;如果设置为torch.float64,那么默认复数张量类型会变为torch.complex128. 示例 a = torch.tensor([1.0, 2.6]) print(a.dtype) torc...
padding) # 2. Perform fourier convolution signal_fr = rfftn(signal, dim=-1) kernel_fr = rfftn(padded_kernel, dim=-1) # 3. Multiply the transformed matrices kernel_fr.imag *= -1 output_fr = complex_matmul(signal_fr, kernel_fr) # 4. Compute inverse FFT, and re...