final fft ops take shape as input, interface passes input array shape + odd correction

theano/gpuarray/tests/test_fft.py

@@ -25,14 +25,13 @@ if not pycuda_available:  # noqa
 import theano.gpuarray.cuda_fft
 
 # Transform sizes
-N = 16
+N = 64
 
 
 class TestFFT(unittest.TestCase):
 
     def test_1Dfft(self):
         inputs_val = np.random.random((1, N)).astype('float32')
-        inputs = theano.shared(inputs_val)
 
         x = T.matrix('x', dtype='float32')
         rfft = theano.gpuarray.fft.curfft(x)
@@ -63,7 +62,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
 
         def f_irfft(inp):
             return theano.gpuarray.fft.cuirfft(inp)
-        inputs_val = np.random.random((1, N//2+1, 2)).astype('float32')
+        inputs_val = np.random.random((1, N // 2 + 1, 2)).astype('float32')
         utt.verify_grad(f_irfft, [inputs_val], eps=eps)
 
     def test_rfft(self):
@@ -76,7 +75,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         res_rfft_comp = (np.asarray(res_rfft[:, :, :, 0]) +
                          1j * np.asarray(res_rfft[:, :, :, 1]))
 
-        rfft_ref = numpy.fft.rfftn(inputs_val, axes=(1,2))
+        rfft_ref = numpy.fft.rfftn(inputs_val, axes=(1, 2))
 
         utt.assert_allclose(rfft_ref, res_rfft_comp, atol=1e-4, rtol=1e-4)
 
@@ -115,7 +114,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         res_rfft_comp = (np.asarray(res_rfft[:, :, :, 0]) +
                          1j * np.asarray(res_rfft[:, :, :, 1]))
 
-        rfft_ref_ortho = numpy.fft.rfftn(inputs_val, axes=(1,2), norm='ortho')
+        rfft_ref_ortho = numpy.fft.rfftn(inputs_val, axes=(1, 2), norm='ortho')
 
         utt.assert_allclose(rfft_ref_ortho, res_rfft_comp,
                             atol=1e-4, rtol=1e-4)
@@ -127,7 +126,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         res_rfft_comp = (np.asarray(res_rfft[:, :, :, 0]) +
                          1j * np.asarray(res_rfft[:, :, :, 1]))
 
-        utt.assert_allclose(rfft_ref_ortho * np.sqrt(N*N),
+        utt.assert_allclose(rfft_ref_ortho * np.sqrt(N * N),
                             res_rfft_comp, atol=1e-4, rtol=1e-4)
 
         # Inverse FFT inputs
@@ -140,7 +139,8 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         f_irfft = theano.function([], irfft, mode=mode_with_gpu)
         res_irfft = f_irfft()
 
-        irfft_ref_ortho = numpy.fft.irfftn(inputs_ref, axes=(1,2), norm='ortho')
+        irfft_ref_ortho = numpy.fft.irfftn(
+            inputs_ref, axes=(1, 2), norm='ortho')
 
         utt.assert_allclose(irfft_ref_ortho,
                             res_irfft, atol=1e-4, rtol=1e-4)
@@ -150,7 +150,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         f_irfft = theano.function([], irfft, mode=mode_with_gpu)
         res_irfft = f_irfft()
 
-        utt.assert_allclose(irfft_ref_ortho * np.sqrt(N*N),
+        utt.assert_allclose(irfft_ref_ortho * np.sqrt(N * N),
                             res_irfft, atol=1e-4, rtol=1e-4)
 
     def test_grad(self):
@@ -191,7 +191,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         res_rfft_comp = (np.asarray(res_rfft[:, :, :, 0]) +
                          1j * np.asarray(res_rfft[:, :, :, 1]))
 
-        rfft_ref = numpy.fft.rfftn(inputs_val, s=(M,M), axes=(1,2))#, s=(M, M), axes=(1,2))
+        rfft_ref = numpy.fft.rfftn(inputs_val, s=(M, M), axes=(1, 2))
 
         utt.assert_allclose(rfft_ref, res_rfft_comp, atol=1e-4, rtol=1e-4)
 
@@ -202,7 +202,7 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
 
         utt.assert_allclose(inputs_val, np.asarray(res_ifft))
 
-        inputs_val = np.random.random((1, M, M//2+1, 2)).astype('float32')
+        inputs_val = np.random.random((1, M, M // 2 + 1, 2)).astype('float32')
         inputs = theano.shared(inputs_val)
 
         irfft = theano.gpuarray.fft.cuirfft(inputs, norm='ortho', is_odd=True)
@@ -210,7 +210,8 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
         res_irfft = f_irfft()
 
         inputs_ref = inputs_val[:, :, :, 0] + 1j * inputs_val[:, :, :, 1]
-        irfft_ref = numpy.fft.irfftn(inputs_ref, s=(M, M), axes=(1,2), norm='ortho')
+        irfft_ref = numpy.fft.irfftn(
+            inputs_ref, s=(M, M), axes=(1, 2), norm='ortho')
 
         utt.assert_allclose(irfft_ref, res_irfft, atol=1e-4, rtol=1e-4)
 
@@ -237,3 +238,16 @@ class TestFFT(unittest.TestCase):
             return theano.gpuarray.fft.cuirfft(inp, norm='no_norm', is_odd=True)
         inputs_val = np.random.random((1, M, M // 2 + 1, 2)).astype('float32')
         utt.verify_grad(f_irfft, [inputs_val], eps=eps)
+
+    def test_params(self):
+        inputs_val = np.random.random((1, N)).astype('float32')
+        inputs = theano.shared(inputs_val)
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            theano.gpuarray.fft.curfft(inputs, norm=123)
+
+        inputs_val = np.random.random((1, N // 2 + 1, 2)).astype('float32')
+        inputs = theano.shared(inputs_val)
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            theano.gpuarray.fft.cuirfft(inputs, norm=123)
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            theano.gpuarray.fft.cuirfft(inputs, is_odd=123)