用CoCo数据集训练一个自编码网络，采用这个自编码网络对tno数据集进行编码融合，给出python代码

好的，以下是一个简单的代码示例：

首先是使用CoCo数据集训练自编码器：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

# 加载CoCo数据集
(x_train, _), (x_test, _) = cifar10.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 定义自编码器模型
input_img = Input(shape=(32, 32, 3))
encoded = Dense(128, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(3 * 32 * 32, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(input_img, decoded)

# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, x_train,
                epochs=50,
                batch_size=128,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))

然后是使用训练好的自编码器对tno数据集进行编码融合：

import os
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载tno数据集
tno_dir = '/path/to/tno/dataset'
tno_filenames = os.listdir(tno_dir)

# 定义编码函数
def encode_image(img_path):
    img = Image.open(img_path)
    img = img.resize((32, 32))
    img = np.array(img) / 255.
    encoded = autoencoder.encoder.predict(np.expand_dims(img, axis=0))
    return encoded

# 对tno数据集进行编码融合
encoded_images = []
for filename in tno_filenames:
    img_path = os.path.join(tno_dir, filename)
    encoded = encode_image(img_path)
    encoded_images.append(encoded)
encoded_images = np.concatenate(encoded_images, axis=0)

# 输出编码融合后的结果
print(encoded_images.shape)

这里假设tno数据集的图片大小为32x32，与CoCo数据集相同。在实际应用中，需要根据具体情况调整自编码器和编码函数的参数。