cuFFT

为 1D、2D 和 3D 阵列提供 FFT 和逆 FFT。请参阅NVIDIA cuFFT。

笔记

cuFFT 仅支持 numpy.float32、numpy float64、numpy.complex64、numpy.complex128 和 C 连续数据布局上的 FFT 运算。

正向 FFT

accelerate.cuda.fft.fft( ary , out [ , stream ] )

accelerate.cuda.fft.fft_inplace( ary [ ,流] )

参数：

• ary – 输入数组。就地版本将结果存储在此处。
• out – 非就地版本的输出数组。
• stream – 将在其中进行所有操作的 CUDA 流。

逆 FFT

accelerate.cuda.fft.ifft( ary , out [ , stream ] )

accelerate.cuda.fft.ifft_inplace( ary [ ,流] )

参数：

• ary – 输入数组。就地版本将结果存储在此处。
• out – 非就地版本的输出数组。
• stream – 将在其中进行所有操作的 CUDA 流。

FTPlan

类accelerate.cuda.fft.FFTPlan( *args , **kws )

参数：

• shape – 输入数组形状。
• itype – 输入数据类型。
• otype – 输出数据类型。
• 批处理- 要执行的最大操作数。
• 流– 用于所有操作的 CUDA 流。
• 模式——操作模式；例如 MODE_NATIVE、MODE_FFTW_PADDING、MODE_FFTW_ASYMMETRIC、MODE_FFTW_ALL、MODE_DEFAULT。

forward( ary , out=None )

执行正向 FFT

参数：

• ary – 输入数组
• out – 可选的输出数组

返回：

输出数组或新的 numpy 数组输出为 None。

笔记

如果ary是out，则执行就地操作。

inverse( ary , out=None )

执行逆 FFT

参数：

• ary – 输入数组
• out – 可选的输出数组

返回：

输出数组或新的 numpy 数组输出为 None。