根据卷积定理（links），我们可以将傅立叶变换算子进行卷积。
使用python和scripy，我的代码在下面，但不正确。
你能帮我解释一下吗？
import tensorflow as tf
import sys
from scipy import signal
from scipy import linalg
import numpy as np
x = [[1 , 2] , [7 , 8]]
y = [[4 , 5] , [3 , 4]]
print "conv:" , signal.convolve2d(x , y , 'full')
new_x = np.fft.fft2(x)
new_y = np.fft.fft2(y)
print "fft:" , np.fft.ifft2(np.dot(new_x , new_y))
代码的结果：
conv: [[ 4 13 10]
[31 77 48]
[21 52 32]]
fft: [[ 20.+0.j 26.+0.j]
[ 104.+0.j 134.+0.j]]
我很困惑！
python大神给出的解决方案
问题可能在于离散卷积和连续卷积之间的差异。卷积核（即y）将扩展到x的边界之外，这些区域需要在卷积中考虑。
默认情况下，scipy.signal.convolve将使用0填充超出范围的区域，这将使结果产生偏差：
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/generated/scipy.signal.convolve2d.html
默认情况下，傅立叶乘法不会执行此操作-您可以通过填充x，y数组并比较结果来进行测试。
随着内核尺寸变得比图像尺寸小得多，这些技术之间的差异应减小。
进一步说明-您不应在new_x，new_y之间使用点积。相反，只需将数组与*运算符相乘即可。
希望这可以帮助。
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