问相当于torch.rfft()在最新的PyTorch版本

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几个问题

1. 您提供的dim参数是无效类型，它应该是两个数字的元组，或者应该省略。实际上，PyTorch应该引发一个例外。我认为，这一运行毫无例外是PyTorch中的一个bug (我打开了一张声明同样多的票证)，
2. PyTorch现在supports complex tensor types，所以FFT函数返回这些，而不是为实/虚部分添加一个新的维度。可以使用torch.view_as_real将其转换为旧的表示形式。同样值得指出的是，view_as_real不复制数据，因为它返回视图，因此不应该以任何明显的方式减慢速度。
3. PyTorch不再给出在RFFT中禁用单边计算的选项。可能是因为禁用单面使结果与torch.fft.fft2相同，这与PEP 20的第13条格言相冲突。提供一个特殊实值版本的FFT的全部意义是，您只需要计算每个维度的一半值，因为其余的值可以通过赫敏对称属性来推断。

所以从你应该能够使用的

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

如果要将重要传递给torch.fft中的其他函数(如fft.ifft或fft.fftshift)，则需要使用torch.view_as_complex将其转换回复杂表示形式，这样这些函数就不会将最后一个维度解释为信号维度。