train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)) print('train_db=',type(train_db)) train_db = train_db.shuffle(10000) # 打乱数据 train_db = train_db.batch(128) train_db = train_db.map(preprocess)

这段代码是利用 TensorFlow 中的 Dataset 模块创建一个数据集 train_db，其中包含训练数据 x_train 和标签 y_train。使用 from_tensor_slices 函数可以将两个数据序列变成一个 Dataset 对象。输出语句 print('train_db=',type(train_db)) 打印出 train_db 的类型。接着，使用 shuffle 函数将数据集进行随机打乱，参数 10000 表示打乱数据的数量。

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解释一下这段代码：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 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*100, 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) train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image1, (train_label1, train_label2))).batch(128) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image1, (test_label1, test_label2))).batch(128)

这段代码定义了一个物理损失函数"phsical_loss"，该损失函数是由三个部分组成的：实部的均方误差损失、虚部的均方误差损失和振幅的均方误差损失。其中，y_true代表真实值，y_pred代表预测值，tf.cast函数用于将y_true的数据类型转换为y_pred的数据类型。在该函数中，首先计算了实部和虚部的均方误差损失，然后分别计算了真实值和预测值的振幅，并计算了振幅的均方误差损失，最后将三部分损失相加作为总的损失。物理损失函数常用于处理物理问题的预测，例如电磁场预测、声波预测等。

接下来，代码定义了两个ResNet18模型，分别用于处理输入数据的实部和虚部。然后，使用一个输入模型和两个输出模型构建了一个完整的模型"model_all"，该模型的输入为一个16x16的灰度图像，输出为两个16x16的实部和虚部矩阵。模型的损失函数为上文定义的物理损失函数"phsical_loss"，优化器为Adam优化器，并使用学习率衰减策略。模型在训练过程中，每128个样本为一批次进行训练，训练数据为train_image1和(train_label1, train_label2)，测试数据为test_image1和(test_label1, test_label2)。最后，代码检查是否存在预训练模型的权重文件，如果存在则加载该文件。

解释一下这段代码：import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。首先通过导入 TensorFlow 和相关模块，加载训练和测试数据。之后，使用 ResNet18 模型构建一个神经网络，并编译模型，设置优化器和损失函数。接着，判断是否存在已经保存的模型，如果存在则加载模型。接下来，定义一个回调函数来保存训练过程中的最佳模型。最后，使用 fit() 函数对模型进行训练，并可视化训练和验证数据的 MSE 损失函数。模型训练完成后，使用 model.summary() 函数来打印出模型的架构信息。