解释这两段代码的作用：lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate, decay_steps=10000, decay_rate=0.001) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

这两段代码用于设置学习率（learning rate）和优化器（optimizer）。

1. `lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate, decay_steps=10000, decay_rate=0.001)`：这一行代码设置了一个指数衰减的学习率策略。`initial_learning_rate` 表示初始学习率，`decay_steps` 表示衰减步数，`decay_rate` 表示衰减率。在训练过程中，学习率会随着步数的增加而指数级地衰减。这种衰减方式可以使得模型在训练初期快速收敛，在训练后期避免震荡。

2. `optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)`：这一行代码设置了优化器为 Adam 优化器，并将学习率设置为上一步定义的指数衰减学习率。Adam 优化器是一种常用的优化器，它可以自适应地调整每个参数的学习率，对于深度学习中的大规模数据集和高维参数空间表现良好。