Эквивалентно torch.rfft() в новейшей версии PyTorch

Несколько вопросов

1. Предоставленный вами аргумент dim имеет недопустимый тип, он должен быть кортежем из двух чисел или должен быть опущен. На самом деле PyTorch должен вызывать исключение. Я бы сказал, что тот факт, что это работало без исключения, является ошибкой в ​​​​PyTorch (я открыл тикет, в котором говорилось об этом).
2. PyTorch теперь поддерживает complex типы тензоров, поэтому функции БПФ возвращают их вместо добавления нового измерения для реальных/мнимых частей. Вы можете использовать torch.view_as_real для преобразования в старое представление. Также стоит отметить, что view_as_real не копирует данные, поскольку возвращает представление, поэтому не должно заметно замедлять работу.
3. PyTorch больше не дает возможности отключить односторонний расчет в RFFT. Вероятно, потому, что отключение одностороннего делает результат идентичным torch.fft.fft2, что противоречит 13-му афоризму PEP 20. Весь смысл предоставления специальной версии БПФ с действительным знаком заключается в том, что вам нужно вычислить только половину значений для каждого измерение, так как остальное можно вывести через свойство симметрии Эрмитиона.

Итак, из всего, что вы должны уметь использовать

fft_im = torch.view_as_real(torch.fft.fft2(img))

Важный Если вы собираетесь передать fft_im другим функциям в torch.fft (например, fft.ifft или fft.fftshift), вам нужно будет преобразовать обратно в сложное представление, используя torch.view_as_complex, чтобы эти функции не интерпретировали последнее измерение как измерение сигнала.