写一段使用神经网络训练相机响应函数的代码

训练相机响应函数是一个经典的计算机视觉问题。相机响应函数描述了相机的输入信号和输出信号之间的关系，通常是一个非线性函数。为了训练相机响应函数，我们需要一个包含已知输入信号和输出信号的数据集。假设我们已经将数据集保存在 `data` 文件夹中，我们可以使用以下代码加载数据集：

import numpy as np

data = np.load('data/dataset.npy')

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集：

train_data = data[:8000]
test_data = data[8000:]

然后，我们需要定义模型的输入和输出。假设我们的相机响应函数是一个多项式函数，我们可以将相机响应函数的系数作为模型的输出：

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

inputs = Input(shape=(data.shape[1]-1,))
outputs = Dense(10, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(6, activation='relu')(outputs)
outputs = Dense(4, activation='relu')(outputs)
outputs = Dense(2, activation='relu')(outputs)
outputs = Dense(1, activation='linear')(outputs)

接下来，我们可以定义模型并编译模型：

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

然后，我们可以开始训练模型：

model.fit(train_data[:, :-1], train_data[:, -1], epochs=100, batch_size=32, validation_data=(test_data[:, :-1], test_data[:, -1]))

最后，我们可以使用模型来预测新的相机响应函数：

coefficients = model.predict(new_data)

其中，`new_data` 是一个新的输入信号集合，我们可以使用这个新的相机响应函数来预测输出信号。