如何在Keras中使用fft创建自定义损失函数

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.losses import Loss

class CustomLoss(Loss):
    def __init__(self, fft_weights):
        super(CustomLoss, self).__init__()
        self.fft_weights = fft_weights

    def call(self, y_true, y_pred):
        # 在这里实现自定义损失函数的逻辑
        # 使用FFT进行频域转换
        y_true_fft = tf.signal.fft(tf.cast(y_true, tf.complex64))
        y_pred_fft = tf.signal.fft(tf.cast(y_pred, tf.complex64))
        
        # 计算损失
        loss = tf.reduce_mean(tf.abs(y_true_fft - y_pred_fft) * self.fft_weights)
        return loss

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential()
# 添加模型层
model.add(...)
# 编译模型并指定自定义损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss=CustomLoss(fft_weights))