本发明公开了一种基于复数神经网络的无相位数据成像方法，属于电磁逆问题的成像技术领域。首先采集真实样本图像，由真实样本图像生成无相位总场数据和理想散射场数据，构成训练集。建立复数域Unet网络，包括分支一和分支二，其中分支一包括虚部生成模块和第一复数网络，分支二为第二复数网络，所述的复数网络包括复数卷积模块、复数批处理化模块和复数激活函数模块。分别对分支一、分支二进行训练，训练结束后将分支一和分支二进行级联，并进一步微调。针对待成像的无相位数据，利用训练好的复数域Unet网络，生成相对应的图像。本发明利用复数域Unet网络中的两个分支来处理电磁逆散射的复数域问题，精度高，响应快。