torchaudio.functional.fftconvolve

torchaudio.functional.fftconvolve(x: Tensor, y: Tensor, mode: str = 'full') → Tensor

使用 FFT 沿着输入的最后一个维度进行卷积。对于最后一个维度较大的输入，此函数通常比 convolve() 快得多。请注意，与 torch.nn.functional.conv1d()（它实际应用的是有效的互相关运算）不同，此函数应用的是真正的卷积运算。另请注意，此函数只能输出浮点张量（整数张量输入将被转换为浮点型）。

参数:

• x (torch.Tensor) – 第一个卷积操作数，形状为 (…, N)。

• y (torch.Tensor) – 第二个卷积操作数，形状为 (…, M)（领先维度必须与 x 的领先维度可广播）。

• mode (str, 可选) –

  必须是 (“full”, “valid”, “same”) 之一。

  • ”full”: 返回完整卷积结果，形状为 (…, N + M - 1)。（默认）

  • ”valid”: 返回完整卷积结果中对应于两个输入完全重叠部分的片段，形状为 (…, max(N, M) - min(N, M) + 1)。

  • ”same”: 返回完整卷积结果的中心片段，形状为 (…, N)。

返回:

x 和 y 的卷积结果，形状为 (…, L)，其中领先维度与 x 的领先维度匹配，且 L 由 mode 决定。

返回类型:

torch.Tensor

使用 fftconvolve 的教程

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