tensor_complex=torch.complex(torch.tensor([3.0,4.0]),torch.tensor([1.0,2.0])) 1. 这将创建一个复数张量tensor_complex,其中第一个数字表示实部,第二个数字表示虚部。 3. 计算复数的模 接下来,我们需要计算复数的模。在PyTorch中,我们可以使用torch.abs函数来计算复数的模。下面的代码将计算上一步创建的复...
在PyTorch 中,我们可以使用torch.abs函数来计算复数的模。以下是一个简单的例子,展示了如何在 PyTorch 中创建复数张量并计算其模。 importtorch# 创建复数张量real=torch.tensor([1.0,2.0,3.0])imag=torch.tensor([4.0,5.0,6.0])complex_tensor=torch.complex(real,imag)# 计算复数模magnitude=torch.abs(complex_t...
abs() x = F.log_softmax(x, dim=1) return x device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = ComplexNet().to(device) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=5e-3, momentum=0.9) def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):...
abs(librosa_stft))**2)) def test_conv_complex(data): inputs = data.reshape([1, 1, -1]) N = 320 inc = 160 fft_len = 512 fft = ConvSTFT(N, inc, fft_len=fft_len, win_type='hanning', feature_type='complex') ifft = ConviSTFT(N, inc, fft_len=fft_len, win_type='...
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...
在Pytorch中，主要利用complex_stft进行傅里叶变换，其输出可以分解为幅度（mag）与相位（phase）两个部分。具体转换方式为：real, imag <-> mag.phase 将幅度与相位组合还原为复数形式用于后续操作。具体代码实现如下：real, imag <-> mag.phase mag, phase = torch.abs(complex_stft), torch.angle...
作为此版本的一部分,我们还通过维数的张量 (…, 2) 引入了对复数的支持,并提供 magphase 将这样的张量转换为相应的幅度和相位,以及类似的 complex_norm 和 angle 数据。 README(https://github.com/pytorch/audio/blob/v0.3.0/README.md#Conventions)中提供了标准化的详细信息。 新函数、转换器和 Kaldi 兼容...
作为此版本的一部分,我们还通过维数的张量 (…, 2) 引入了对复数的支持,并提供 magphase 将这样的张量转换为相应的幅度和相位,以及类似的 complex_norm 和 angle 数据。 README(https://github.com/pytorch/audio/blob/v0.3.0/README.md#Conventions)中提供了标准化的详细信息。
现在,我们必须编写自己的complex_matmul方法作为补丁。虽然不是最佳的解决方案,但它目前可以工作。 4 计算逆变换 使用torch.irfftn可以很容易地计算出逆变换。 然后,裁剪出多余的数组填充。 # 4. Compute inverse FFT, and remove extra padded values output = irfftn(output_fr, dim=-1) output = output[:,...
class[predict_cla] cv2.rectangle(imgCopy, (x, y), (x + s, y + s), color=(0, 255, 0), thickness=1) cv2.putText(imgCopy, result, (x + s // 2 - 5, y + s // 2 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.5, (0, 0, 255), 2)cv2.imshow('imgCopy', imgCopy)cv2.w...