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我有以下使用各种接口进行 2D FFT 的非常基本的示例。

import time
import numpy
import pyfftw
import multiprocessing

a = numpy.random.rand(2364,2756).astype('complex128')

start = time.time()
b1 = numpy.fft.fft2(a)
end1 = time.time() - start

start = time.time()
b2 = pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2(a, threads=multiprocessing.cpu_count())
end2 = time.time() - start

pyfftw.forget_wisdom()
start = time.time()
b3 = pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2(a, threads=multiprocessing.cpu_count())
end3 = time.time() - start

pyfftw.forget_wisdom()
start = time.time()
b4 = numpy.zeros_like(a)
fft = pyfftw.FFTW(a, b4, axes=(0,1), flags=('FFTW_ESTIMATE',),planning_timelimit=1.0)
fft()
end4 = time.time() - start

print('numpy.fft.fft2:                        %.3f secs.' % end1)
print('pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2:  %.3f secs.' % end2)
print('pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2:      %.3f secs.' % end3)
print('pyfftw.FFTW:                           %.3f secs.' % end4)

这会产生以下结果：

numpy.fft.fft2:                        1.878 secs.
pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2:  50.133 secs.
pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2:      52.136 secs.
pyfftw.FFTW:                           0.331 secs.

显然，pyfftw.FFTW界面是最快的，但不起作用（我不确定我做错了什么）。

这需要相当长的时间pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2，pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2但我已确定该时间主要处于规划阶段，这只是第一次发生。在我的情况下，只有一个 FFT2 和一个 IFFT2 将被执行（每个进程），所以计划让我很生气。如果其中任何一个在不忘记智慧的情况下再次运行，它们也会在大约 0.33 秒内运行（但在我的情况下不会发生）。

所以，问题是：1.我做错了什么pyfftw.FFTW导致数据错误？- 或 - 2. 如何更改或的计划方案和pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2时限pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2？

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修改了代码以正确使用 pyfftw.FFTW 类，使其效率最高，并使用“builder”类将执行时间减少了两倍。

import time
import numpy
import pyfftw
import multiprocessing
nthread = multiprocessing.cpu_count()
a = numpy.random.rand(2364,2756).astype('complex128')
""" 
Uncomment below to use 32 bit floats, 
increasing the speed by a factor of 4
and remove the difference between the "builders" and "FFTW" methods
"""
#a = numpy.random.rand(2364,2756).astype('complex64')

start = time.time()
b1 = numpy.fft.fft2(a)
end1 = time.time() - start

start = time.time()
b2 = pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2(a, threads=nthread)
end2 = time.time() - start

pyfftw.forget_wisdom()
start = time.time()
b3 = pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2(a, threads=nthread)
end3 = time.time() - start

""" By far the most efficient method """
pyfftw.forget_wisdom()
start = time.time()
b4 = numpy.zeros_like(a)
fft = pyfftw.FFTW( a, b4, axes=(0,1), direction='FFTW_FORWARD', flags=('FFTW_MEASURE', ), threads=nthread, planning_timelimit=None )
fft()
end4 = time.time() - start

""" 
For large arrays avoiding the copy is very important, 
doing this I get a speedup of 2x compared to not using it 
"""
pyfftw.forget_wisdom()
start = time.time()
b5 = numpy.zeros_like(a)
fft = pyfftw.builders.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), overwrite_input=False, planner_effort='FFTW_MEASURE', threads=nthread, auto_align_input=False, auto_contiguous=False, avoid_copy=True)
b5 = fft()
end5 = time.time() - start



print('numpy.fft.fft2:                        %.3f secs.' % end1)
print('pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2:  %.3f secs.' % end2)
print('pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2:      %.3f secs.' % end3)
print('pyfftw.FFTW:                           %.3f secs.' % end4)
print('pyfftw.builders:                       %.3f secs.' % end5)

我的 4 核 i5 CPU 上的示例输出时间，使用 64 位浮点数：

numpy.fft.fft2:                        1.537 secs.
pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2:  0.248 secs.
pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2:      0.248 secs.
pyfftw.FFTW:                           0.084 secs.
pyfftw.builders:                       0.143 secs.

我的 4 核 i5 CPU 上的示例输出时间，使用 32 位浮点数：

numpy.fft.fft2:                        1.414 secs.
pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft2:  0.066 secs.
pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft2:      0.066 secs.
pyfftw.FFTW:                           0.043 secs.
pyfftw.builders:                       0.043 secs.
于 2016-04-29T14:21:58.717 回答
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我找到的解决方案是使用构建器界面：

fft = pyfftw.builders.fft2(a, overwrite_input=True, planner_effort='FFTW_ESTIMATE', threads=multiprocessing.cpu_count())
b = fft()
于 2014-08-29T11:40:08.337 回答