用python的Tensorflow来写一个程序，程序功能为：图片边缘特征提取的脉冲神经网络，输出原始图片与边缘特征图，输入的图片为MHW.jpg

### 回答1：
下面是一个使用 TensorFlow 实现图片边缘特征提取的脉冲神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf

# 读取图片并将其转换为张量
image = tf.io.read_file('MHW.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.cast(image, dtype=tf.float32)

# 创建脉冲神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, None, 3)),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=3, activation='sigmoid')
])

# 对图片进行预处理并使用模型进行预测
image = tf.expand_dims(image, 0)
edge_map = model(image)
edge_map = tf.squeeze(edge_map, 0)

# 输出原始图片与边缘特征图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(image[0])
plt.show()

plt.imshow(edge_map, cmap='gray')
plt.show()

这段代码首先读取 `MHW.jpg` 图片并将其转换为张量，然后使用 `tf.keras.Sequential` 创建一个脉冲神经网络模型，其中包含多个卷积层和激活层。接下来，对图片进行预处理，使用

### 回答2：
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图片
image_path = "MHW.jpg"
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)

# 图片边缘特征提取的脉冲神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(None, None, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 加载训练好的权重
model.load_weights('edge_detection_weights.h5')

# 预测边缘特征图
predicted_edge_map = model.predict(tf.expand_dims(image, axis=0))[0]

# 显示原始图片与边缘特征图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(image)
axs[0].set_title('Original Image')
axs[0].axis('off')
axs[1].imshow(predicted_edge_map, cmap='gray')
axs[1].set_title('Edge Feature Map')
axs[1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()