adam优化器是否不能优化复数

根据提供的引用内容，没有提到adam优化器不能优化复数的情况。实际上，Adam优化器可以优化包括复数在内的各种类型的张量。Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，它结合了动量梯度下降和RMSprop算法的优点，被广泛应用于深度学习中。在使用Adam优化器时，需要注意设置合适的学习率和其他参数，以达到更好的优化效果。

相关问题

这是一个技术问题。我有10个不同信号源产生的正交IQ波形数据，数据点用复数表示，每个信号源的波形数据有200个，分别保存在共2000个.mat文件中，来自同一个信号源的数据文件保存在同一个文件夹中。现在我要首先将所有mat文件分别投入一个卷积神经网络以提取特征，接下来分别从这十个信号源的数据文件夹中依次执行取20个.mat文件的波形数据并用这些文件提取到的特征求得20个信号的聚类中心的操作，执行十次后提取到十个聚类中心，再将这十个文件夹中所有的2000个文件的信号提取出的特征整合依据它们与之前求得的十个聚类中心的欧式距离得到完整聚类结果。最后，将所有数据聚类结果与它们原本的类别对比，得到聚类结果的准确率并输出。此外，需要设计损失函数以优化模型。请使用python3.10实现并给出参考代码

这是一个技术问题，我可以回答。以下是参考代码：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.cluster import KMeans

# 定义卷积神经网络
def create_cnn():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(200, 2, 1)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])
    return model

# 定义损失函数
def custom_loss(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

# 加载数据
def load_data(folder):
    data = []
    for file in os.listdir(folder):
        if file.endswith('.mat'):
            path = os.path.join(folder, file)
            mat = scipy.io.loadmat(path)
            data.append(mat['data'])
    return np.array(data)

# 提取特征
def extract_features(data):
    cnn = create_cnn()
    cnn.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss)
    features = cnn.predict(data)
    return features

# 聚类
def cluster(features):
    kmeans = KMeans(n_clusters=20)
    kmeans.fit(features)
    centers = kmeans.cluster_centers_
    return centers

# 计算欧式距离
def euclidean_distance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))

# 聚类结果
def cluster_result(features, centers):
    result = []
    for feature in features:
        distances = [euclidean_distance(feature, center) for center in centers]
        label = np.argmin(distances)
        result.append(label)
    return result

# 计算准确率
def accuracy(labels_true, labels_pred):
    correct = np.sum(labels_true == labels_pred)
    total = len(labels_true)
    return correct / total

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    data_folders = ['data1', 'data2', 'data3', 'data4', 'data5', 'data6', 'data7', 'data8', 'data9', 'data10']
    data = []
    for folder in data_folders:
        folder_path = os.path.join('data', folder)
        folder_data = load_data(folder_path)
        folder_features = extract_features(folder_data)
        data.append(folder_features)
    data = np.concatenate(data, axis=0)
    centers = []
    for i in range(10):
        folder_features = data[i*200:i*200+200]
        folder_centers = cluster(folder_features)
        centers.append(folder_centers)
    centers = np.concatenate(centers, axis=0)
    labels_true = np.repeat(np.arange(200), 10)
    labels_pred = cluster_result(data, centers)
    acc = accuracy(labels_true, labels_pred)
    print('Accuracy:', acc)

注意：以上代码仅供参考，可能需要根据具体情况进行修改。

详细解释这段代码：def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码定义了三个损失函数：physical_loss、angle_loss和amp_loss，用于训练一个模型，该模型将一个 16x16 的单通道图像作为输入，并输出两个通道的复数值，其中一个通道表示实部，另一个通道表示虚部。

physical_loss 函数计算了三个子损失：实部误差、虚部误差和振幅误差。在计算实部误差和虚部误差时，使用了均方误差（MSE）作为损失函数。在计算振幅误差时，先分别计算出真实值和预测值的振幅，然后同样使用 MSE 作为损失函数。最终的损失是三个子损失的和。

angle_loss 函数计算了一个角度误差，用于约束模型输出的复数值的相位信息。在计算角度误差时，先计算出真实值和预测值的相位角，然后使用平均绝对误差（MAE）作为损失函数。

amp_loss 函数计算了一个振幅误差，用于约束模型输出的复数值的振幅信息。在计算振幅误差时，先分别计算出真实值和预测值的振幅，然后同样使用 MSE 作为损失函数。

接下来，定义了一个输入层 model_in，以及两个输出层 model_real_out 和 model_img_out，它们都使用了 ResNet18 网络结构，分别处理输入图像的实部和虚部。然后，定义了一个完整的模型 model_all，将输入层和两个输出层组合在一起。最后，使用 physical_loss 作为损失函数、Adam 优化器和学习率衰减策略（InverseTimeDecay）对模型进行编译。

在训练模型时，使用了 ModelCheckpoint 回调函数，用于保存模型的权重，并在每个 epoch 结束时评估模型的性能。如果已经存在保存的权重，则加载它们以继续训练模型。