Densenet实现灰色图像到灰色图像映射的代码。映射前后的每个图像都用一个100*4096的二维数组表示(一个二维数组保存在一个TXT中，已经保存成二维数组形式了)，映射前后的txt分别保存在两个文件夹中，每个文件夹有240个txt，数据要归一化，要划分训练集测试集，一个二维数组代码一张灰度图像，是一个样本，240组映射前后二维数组，按将240组按8：2划分，前80%个txt做训练集，其它做测试集，加入训练过程，最后能实现输入一个二维数组可以输出映射后的二维数组的效果

以下是使用Densenet实现灰色图像到灰色图像映射的代码：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义超参数
input_shape = (100, 4096)
num_classes = 100*4096
epochs = 50
batch_size = 32

# 加载数据
def load_data(data_dir):
    data = []
    for file_name in os.listdir(data_dir):
        file_path = os.path.join(data_dir, file_name)
        with open(file_path, 'r') as f:
            array = np.loadtxt(f, delimiter=',')
            array = array.reshape(input_shape)
            data.append(array)
    return np.array(data)

# 数据归一化
def normalize_data(data):
    data = data / 255.0
    return data

# 加载数据
data_x = load_data('data_x')
data_y = load_data('data_y')

# 归一化数据
data_x = normalize_data(data_x)
data_y = normalize_data(data_y)

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_x, data_y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义Densenet模型
def create_model():
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)
    x = tf.keras.layers.DenseNet121(include_top=False, weights=None, input_tensor=inputs)(inputs)
    outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 编译模型
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test, y_test))

# 保存模型
model.save('densenet_gray_mapping.h5')

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('densenet_gray_mapping.h5')

# 使用模型进行灰度图像映射
def predict_gray_mapping(input_array):
    input_array = input_array.reshape(1, 100, 4096)
    input_array = normalize_data(input_array)
    output_array = model.predict(input_array)
    output_array = output_array.reshape(100, 4096)
    return output_array

在上述代码中，我们首先定义了一些超参数，如输入图像的形状、类别数、训练轮数等，然后使用load_data函数加载数据，normalize_data函数对数据进行归一化处理，使用train_test_split函数划分训练集和测试集。接着，我们定义了一个Densenet模型，并使用compile函数编译模型，使用fit函数训练模型。训练完成后，我们保存了模型，并使用load_model函数加载模型。最后，我们定义了一个predict_gray_mapping函数，用于将输入的二维数组映射为输出的二维数组。