tf.spectral.dct和scipy.fftpack.dct是等价物吗？

Question

我使用以下示例将tensorflow.spectral.dct与scipy.fftpack.dct进行了比较：

枕中的：

from scipy.fftpack import dct
import tensorflow as tf

xx=np.linspace(0,3,3)
x_dct=dct(xx,2,norm='ortho')
print(x_dct)

数组( 2.59807621e+00，-2.12132034e+00，-1.81298661e-16)

in tensorflow:

x= tf.placeholder(tf.float32, shape=(1,3))
x_dct=tf.spectral.dct(x,2, norm='ortho')
x_dct=tf.squeeze(x_dct)
sess=tf.Session()
sess.run(x_dct,{x:xx})

数组( 2.59807611e+00，-2.12132001e+00，2.92001914e-07，dtype=float32)

低能系数不相等。似乎有不同的低能量系数并不那么重要。

Answer 1

我是tf.signal.dct的作者。它被设计成相当于scipy.fftpack.dct，但目前它们之间的数值差别很小。我相信您的例子是在float64中计算fftpack，而tf.signal.dct目前只支持tf.float32 (我计划修复这个问题)。tf.signal.rfft也有一个小问题(它是用tf.signal.dct实现的)，它的第0系数不是零。我相信，当这两个问题都是固定的，你看到的低能量系数的差异会小得多。

很抱歉没有早点回复这个帖子！