activemri/experimental/cvpr19_models/data/raw_data_loader.py [36:47]:
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def roll(x, shift, dim):
    if isinstance(shift, (tuple, list)):
        assert len(shift) == len(dim)
        for s, d in zip(shift, dim):
            x = roll(x, s, d)
        return x
    shift = shift % x.size(dim)
    if shift == 0:
        return x
    left = x.narrow(dim, 0, x.size(dim) - shift)
    right = x.narrow(dim, x.size(dim) - shift, shift)
    return torch.cat((right, left), dim=dim)
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activemri/experimental/cvpr19_models/models/fft_utils.py [11:22]:
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def roll(x, shift, dim):
    if isinstance(shift, (tuple, list)):
        assert len(shift) == len(dim)
        for s, d in zip(shift, dim):
            x = roll(x, s, d)
        return x
    shift = shift % x.size(dim)
    if shift == 0:
        return x
    left = x.narrow(dim, 0, x.size(dim) - shift)
    right = x.narrow(dim, x.size(dim) - shift, shift)
    return torch.cat((right, left), dim=dim)
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