【AI | pytorch】torch.view_as_complex的使用

python 复制代码
torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))

1. 输入:xq

xq 是一个张量(Tensor),其形状为任意维度。通常在深度学习中,这样的张量可能是用于处理信号或复数数据的。


2. xq.float()

xq.float()xq 转换为 torch.float32 数据类型。

这一步的目的是确保张量数据类型适合接下来的操作,尤其是复数操作需要浮点类型支持。


3. xq.shape[:-1]

  • xq.shape 是张量 xq 的形状。
  • xq.shape[:-1] 获取除了最后一维之外的所有维度。

例如:如果 xq.shape(2, 3, 4), 则 xq.shape[:-1](2, 3)


4. xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2)

  • reshape 的作用:改变张量的形状。
  • 目标形状(*xq.shape[:-1], -1, 2)
    • *xq.shape[:-1] 保留除了最后一维外的所有维度。
    • -1 表示自动推断这一维的大小,使得总元素数量一致。
    • 2 将最后一维分成两个元素一组。
例子:

假设 xq 的形状为 (2, 3, 8),则:

  • xq.shape[:-1](2, 3)
  • reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2) 会将 xq 转换为形状 (2, 3, 4, 2),因为原本最后一维 8 被分成了 4 组,每组有 2 个元素。

5. torch.view_as_complex()

torch.view_as_complex() 将一个形状为 (..., 2) 的张量转换为复数类型张量。

  • 假设输入张量的最后一维有两个元素 ab,则它们分别对应复数的实部和虚部。
  • 输出张量的形状为原输入的形状去掉最后一维的 2
例子:

假设输入张量形状为 (2, 3, 4, 2),则 torch.view_as_complex() 会返回形状为 (2, 3, 4) 的复数张量。


总结

这段代码的功能是:

  1. 将张量 xq 转换为浮点数。
  2. 重塑最后一维,使其能分成形状为 2 的组。
  3. 将最后一维的两组值作为复数的实部和虚部,生成复数张量。
代码功能的典型应用场景:
  • 用于处理复数信号,如频域变换(FFT)、物理仿真、或者其他涉及复数计算的任务。
示例代码:
python 复制代码
import torch

# 假设输入 xq
xq = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], [[9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]])

# 解析代码
result = torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))
print(result)

如果 xq 的形状为 (2, 2, 4),则输出结果会是一个形状为 (2, 2, 2) 的复数张量。

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