## [ torch 参数更多 ]torch.fft.rfftfreq
### [torch.fft.rfftfreq](https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.fft.rfftfreq.html#torch.fft.rfftfreq)
```python
torch.fft.rfftfreq(n,
                d=1.0,
                *,
                out=None,
                dtype=None,
                layout=torch.strided,
                device=None,
                requires_grad=False)
```

### [paddle.fft.rfftfreq](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/fft/rfftfreq_cn.html#paddle.fft.rfftfreq)
```python
paddle.fft.rfftfreq(n,
                    d=1.0,
                    dtype=None,
                    name=None)
```

其中，PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
### 参数映射

| PyTorch       | PaddlePaddle | 备注                                                   |
| ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ |
| n             |n             | 窗长度（傅里叶变换点数）。                          |
| d             |d             | 采样间隔，采样率的倒数，默认值为 1。                     |
| out           |-             |输出的 Tensor,Paddle 无此参数，需要转写。            |
| dtype         |dtype         | 返回 Tensor 的数据类型。                           |
| layout        |-             |表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。|
| device        |-             |表示 Tensor 存放设备位置，Paddle 无此参数，需要转写。         |
| requires_grad |-             |表示是否不阻断梯度传导，Paddle 无此参数，需要转写。    |

### 转写示例
#### out：指定输出
```python
# PyTorch 写法
torch.fft.rfftfreq(x, out=y)

# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.fft.rfftfreq(x), y)
```

#### requires_grad：是否需要求反向梯度，需要修改该 Tensor 的 stop_gradient 属性
```python
# PyTorch 写法
x = torch.fft.rfftfreq(x, requires_grad=True)

# Paddle 写法
x = paddle.fft.rfftfreq(x)
x.stop_gradient = False
```

#### device: Tensor 的设备
```python
# PyTorch 写法
torch.fft.rfftfreq(x, device=torch.device('cpu'))

# Paddle 写法
y = paddle.fft.rfftfreq(x)
y.cpu()
```
