复数神经网络的反向传播pytorch代码

以下是一个简单的复数神经网络反向传播的PyTorch代码示例：

import torch

# 定义输入数据
real = torch.randn(3, 5)  # 3个样本，每个样本5个实数输入
imag = torch.randn(3, 5)  # 3个样本，每个样本5个虚数输入
input_data = torch.complex(real, imag)  # 组成复数输入

# 定义模型参数
w_real = torch.randn(10, 5)  # 实部权重矩阵
w_imag = torch.randn(10, 5)  # 虚部权重矩阵
bias_real = torch.randn(10)  # 实部偏置向量
bias_imag = torch.randn(10)  # 虚部偏置向量

# 定义模型输出
w = torch.complex(w_real, w_imag)  # 组成复数权重矩阵
bias = torch.complex(bias_real, bias_imag)  # 组成复数偏置向量
output_data = torch.sum(w * input_data.unsqueeze(2), dim=1) + bias  # 单层全连接层输出

# 定义目标函数
target_real = torch.randn(3, 10)  # 实部目标输出
target_imag = torch.randn(3, 10)  # 虚部目标输出
target_data = torch.complex(target_real, target_imag)  # 组成复数目标输出
loss_func = torch.nn.MSELoss()

# 反向传播
loss = loss_func(output_data, target_data)  # 计算损失函数
loss.backward()  # 反向传播

# 打印参数梯度
print(w_real.grad)  # 实部权重矩阵的梯度
print(w_imag.grad)  # 虚部权重矩阵的梯度
print(bias_real.grad)  # 实部偏置向量的梯度
print(bias_imag.grad)  # 虚部偏置向量的梯度

这是一个简单的单层全连接的复数神经网络，关键是要把每个实部和虚部的参数合成一个复数参数，然后使用复数运算进行前向传播和反向传播。在PyTorch中，支持复数数值类型，即`torch.complex`，可以方便地进行复数运算。在反向传播时，PyTorch会自动计算复数参数的导数，并存储在相应的`.grad`属性中，可以方便地获取。