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。