Тип complex64

Тип complex64 в PyTorch используется для представления комплексных чисел, где каждая компонента (вещественная и мнимая часть) хранится как 32-битное число с плавающей точкой (соответствует float32). Этот тип данных подходит для большинства задач обработки сигналов, квантовых вычислений и спектрального анализа, когда требуется хорошее соотношение точности и потребления памяти. Для создания тензора с типом complex64 укажите параметр dtype=torch.complex64 в функциях создания тензоров.

Синтаксис

torch.tensor(data, dtype=torch.complex64)

Пример

Давайте создадим тензор типа complex64 из списка комплексных чисел:

import torch

t = torch.tensor([1+2j, 3+4j, 5+6j], dtype=torch.complex64)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([1.+2.j, 3.+4.j, 5.+6.j])

Пример

Создадим комплексный тензор из вещественных частей с помощью функции torch.complex:

import torch

real = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
imag = torch.tensor([0.5, 1.5, 2.5])
t = torch.complex(real, imag)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([1.0000+0.5000j, 2.0000+1.5000j, 3.0000+2.5000j])

Пример

Проверим тип данных и размер комплексного тензора в памяти:

import torch

t = torch.tensor([1+2j, 3+4j], dtype=torch.complex64)
print(t.dtype)
print(t.element_size())

Результат выполнения кода:

torch.complex64
8

Обратите внимание, что каждый элемент типа complex64 занимает 8 байт (4 байта на вещественную часть и 4 байта на мнимую).

Пример

Выполним арифметическую операцию над комплексными тензорами:

import torch

t1 = torch.tensor([1+2j, 3+4j], dtype=torch.complex64)
t2 = torch.tensor([5+6j, 7+8j], dtype=torch.complex64)
res = t1 + t2
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([ 6.+8.j, 10.+12.j])

Смотрите также

тип complex128,
представляющий комплексные числа с двойной точностью
тип float32,
используемый для вещественных частей комплексных чисел
тип float64,
представляющий вещественные числа с двойной точностью
функцию promote_types,
определяющую результирующий тип для смешанных операций