PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

卷积

卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。

在数学上，卷积表示为：

尽管离散卷积在计算应用程序中更为常见，但由于本文使用连续变量证明卷积定理（如下所述）要容易得多，因此在本文的大部分内容中，我将使用连续形式。之后，我们将返回离散情况，并使用傅立叶变换在PyTorch中实现它。离散卷积可以看作是连续卷积的近似值，其中连续函数在规则网格上离散化。因此，我们不会为离散情况重新证明卷积定理。

卷积定理

在数学上，卷积定理可以表示为：

连续傅里叶变换的位置（最大归一化常数）：

换句话说，位置空间的卷积等价于频率空间的直接乘法。这个想法是相当不直观的，但证明卷积定理是惊人的容易对于连续的情况。首先把方程的左边写出来。

现在改变积分的顺序，替换变量(x = y z)，并分离两个被积函数。

我们为什么要关心所有这些？因为快速傅立叶变换的算法复杂度比卷积低。直接卷积的复杂度为O（n²），因为我们将g中的每个元素传递给f中的每个元素。快速傅立叶变换可以在O（n log n）的时间内计算出来。当输入数组很大时，它们比卷积要快得多。在这些情况下，我们可以使用卷积定理来计算频率空间中的卷积，然后执行傅立叶逆变换以返回到位置空间。

当输入较小时（例如3x3卷积内核），直接卷积仍然更快。在机器学习应用程序中，使用较小的内核大小更为常见，因此PyTorch和Tensorflow之类的深度学习库仅提供直接卷积的实现。但是，在现实世界中，有很多使用大内核的用例，其中傅立叶卷积更为有效。

PyTorch实现

现在，我将演示如何在PyTorch中实现傅立叶卷积函数。它应该模仿torch.nn.functional.convNd的功能，并在实现中利用FFT，而无需用户做任何额外的工作。这样，它应该接受三个张量（信号，内核和可选的偏差），并填充以应用于输入。从概念上讲，此功能的内部工作原理是：

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 def fft_conv(
     signal: Tensor, kernel: Tensor, bias: Tensor = None, padding: int = 0,
 ) -> Tensor:
     # 1. Pad the input signal & kernel tensors
     # 2. Compute FFT for both signal & kernel
     # 3. Multiply the transformed Tensors together
     # 4. Compute inverse FFT
     # 5. Add bias and return

让我们根据上面显示的操作顺序逐步构建FFT卷积。在此示例中，我将构建一个1D傅立叶卷积，但是将其扩展到2D和3D卷积很简单。最后我们也会提供github的代码库。在该存储库中，我实现了通用的N维傅立叶卷积方法。

1 填充输入阵列

我们需要确保填充后信号和内核的大小相同。将初始填充应用于信号，然后调整填充以使内核匹配。

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 # 1. Pad the input signal & kernel tensors
 signal = f.pad(signal, [padding, padding])
 kernel_padding = [0, signal.size(-1) - kernel.size(-1)]
 padded_kernel = f.pad(kernel, kernel_padding)

注意，我只在一侧填充内核。我们希望原始内核位于填充数组的左侧，以便它与信号数组的开始对齐。

2 计算傅立叶变换

这非常容易，因为在PyTorch中已经实现了N维FFT。我们只需使用内置函数，然后沿每个张量的最后一个维度计算FFT。

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 # 2. Perform fourier convolution
 signal_fr = rfftn(signal, dim=-1)
 kernel_fr = rfftn(padded_kernel, dim=-1)

3 乘以变换后的张量

这是我们功能中最棘手的部分。这有两个原因。

（1）PyTorch卷积在多维张量上运行，因此我们的信号和内核张量实际上是三维的。从PyTorch文档中的该方程式，我们看到矩阵乘法是在前两个维度上执行的（不包括偏差项）：

我们需要包括此矩阵乘法以及转换后的维度上的直接乘法。

（2）在官方文档中所示，PyTorch实际上实现了互相关方法而不是卷积。（TensorFlow和其他深度学习库也是如此。）互相关与卷积密切相关，但有一个重要的符号变化：

与卷积相比，这有效地逆转了核函数(g)的方向。我们不是手动翻转核函数，而是通过求傅里叶空间中核函数的复共轭来修正。因为我们不需要创建一个全新的张量，所以这大大加快了存储效率。(本文末尾的附录中包含了如何/为什么这样做的简要演示。)

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 # 3. Multiply the transformed matrices
 
 def complex_matmul(a: Tensor, b: Tensor) -> Tensor:
     """Multiplies two complex-valued tensors."""
     # Scalar matrix multiplication of two tensors, over only the first two dimensions.
     # Dimensions 3 and higher will have the same shape after multiplication.
     scalar_matmul = partial(torch.einsum, "ab..., cb... -> ac...")
 
     # Compute the real and imaginary parts independently, then manually insert them
     # into the output Tensor.  This is fairly hacky but necessary for PyTorch 1.7.0,
     # because Autograd is not enabled for complex matrix operations yet.  Not exactly
     # idiomatic PyTorch code, but it should work for all future versions (>= 1.7.0).
     real = scalar_matmul(a.real, b.real) - scalar_matmul(a.imag, b.imag)
     imag = scalar_matmul(a.imag, b.real)   scalar_matmul(a.real, b.imag)
     c = torch.zeros(real.shape, dtype=torch.complex64)
     c.real, c.imag = real, imag
 
     return c
 
 
 # Conjugate the kernel for cross-correlation
 kernel_fr.imag *= -1
 output_fr = complex_matmul(signal_fr, kernel_fr)

PyTorch 1.7改进了对复数的支持，但是autograd中还不支持对复数值张量的许多操作。现在，我们必须编写自己的complex_matmul方法作为补丁。虽然不是最佳的解决方案，但它目前可以工作。

4 计算逆变换

使用torch.irfftn可以很容易地计算出逆变换。然后，裁剪出多余的数组填充。

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 # 4. Compute inverse FFT, and remove extra padded values
 output = irfftn(output_fr, dim=-1)
 output = output[:, :, :signal.size(-1) - kernel.size(-1)   1]

5 添加偏置并返回

添加偏置项也非常容易。请记住，偏置对输出阵列中的每个通道都有一个元素，并进行相应的整形。

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 # 5. Optionally, add a bias term before returning.
 if bias is not None:
     output  = bias.view(1, -1, 1)

放在一起

为了完整起见，让我们将所有这些代码段编译为一个内聚函数。

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 def fft_conv_1d(
     signal: Tensor, kernel: Tensor, bias: Tensor = None, padding: int = 0,
 ) -> Tensor:
     """
     Args:
         signal: (Tensor) Input tensor to be convolved with the kernel.
         kernel: (Tensor) Convolution kernel.
         bias: (Optional, Tensor) Bias tensor to add to the output.
         padding: (int) Number of zero samples to pad the input on the last dimension.
     Returns:
         (Tensor) Convolved tensor
     """
     # 1. Pad the input signal & kernel tensors
     signal = f.pad(signal, [padding, padding])
     kernel_padding = [0, signal.size(-1) - kernel.size(-1)]
     padded_kernel = f.pad(kernel, kernel_padding)
 
     # 2. Perform fourier convolution
     signal_fr = rfftn(signal, dim=-1)
     kernel_fr = rfftn(padded_kernel, dim=-1)
 
     # 3. Multiply the transformed matrices
     kernel_fr.imag *= -1
     output_fr = complex_matmul(signal_fr, kernel_fr)
 
     # 4. Compute inverse FFT, and remove extra padded values
     output = irfftn(output_fr, dim=-1)
     output = output[:, :, :signal.size(-1) - kernel.size(-1)   1]
 
     # 5. Optionally, add a bias term before returning.
     if bias is not None:
         output  = bias.view(1, -1, 1)
 
     return output

测试

最后，我们将确认这在数值上等于使用torch.nn.functional.conv1d进行直接一维卷积。我们为所有输入构造随机张量，并测量输出值的相对差异。

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 import torch
 import torch.nn.functional as f
 
 
 torch.manual_seed(1234)
 kernel = torch.randn(2, 3, 1025)
 signal = torch.randn(3, 3, 4096)
 bias = torch.randn(2)
 
 y0 = f.conv1d(signal, kernel, bias=bias, padding=512)
 y1 = fft_conv_1d(signal, kernel, bias=bias, padding=512)
 
 abs_error = torch.abs(y0 - y1)
 print(f'nAbs Error Mean: {abs_error.mean():.3E}')
 print(f'Abs Error Std Dev: {abs_error.std():.3E}')
 
 # Abs Error Mean: 1.272E-05
 # Abs Error Std Dev: 9.937E-06

每个元素相差约1e-5-相当准确，考虑到我们使用的是32位精度！我们还可以执行一个快速基准测试来衡量每种方法的速度：

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from timeit import timeit


direct_time = timeit(
    "f.conv1d(signal, kernel, bias=bias, padding=512)", 
    globals=locals(), 
    number=100
) / 100
fourier_time = timeit(
    "fft_conv_1d(signal, kernel, bias=bias, padding=512)", 
    globals=locals(), 
    number=100
) / 100
print(f"Direct time: {direct_time:.3E} s")
print(f"Fourier time: {fourier_time:.3E} s")

# Direct time: 1.523E-02 s
# Fourier time: 1.149E-03 s

所测得的基准将随着您所使用的机器而发生重大变化。（我正在使用非常老的Macbook Pro进行测试。）对于1025的内核大小，傅立叶卷积似乎要快10倍以上。