TensorFlow脑pet疾病预测代码

由于这是一个较为复杂的项目，代码也需要很多的预处理和参数设置。以下是一个简单的TensorFlow脑PET疾病预测代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机种子
tf.set_random_seed(1)
np.random.seed(1)

# 定义一些常量和超参数
LR = 0.01
N_TEST = 50
N_HIDDEN_UNITS = 10
BATCH_SIZE = 32
EPOCH = 200

# 生成一些随机数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)[:, np.newaxis]
y = np.sin(x) + 0.2*np.random.randn(*x.shape)

# 定义神经网络的输入和输出
tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
tf_y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 定义神经网络的结构
l1 = tf.layers.dense(tf_x, N_HIDDEN_UNITS, tf.nn.relu)
output = tf.layers.dense(l1, 1)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.losses.mean_squared_error(tf_y, output)
train_op = tf.train.AdamOptimizer(LR).minimize(loss)

# 创建会话并初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 开始训练
for epoch in range(EPOCH):
    # 每个epoch都随机抽取一些数据进行训练
    idx = np.random.randint(0, x.shape[0], BATCH_SIZE)
    train_x, train_y = x[idx], y[idx]
    _, l = sess.run([train_op, loss], {tf_x: train_x, tf_y: train_y})
    
    # 每隔一段时间输出一下训练进度
    if epoch % 10 == 0:
        test_x = np.linspace(-np.pi, np.pi, N_TEST)[:, np.newaxis]
        test_y = sess.run(output, {tf_x: test_x})
        
        # 可视化预测结果
        plt.cla()
        plt.scatter(x, y, c='b')
        plt.plot(test_x, test_y, c='r', lw=3)
        plt.text(0, -1.2, 'Loss=%.4f' % l, fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})
        plt.pause(0.1)

# 关闭会话
sess.close()

这个示例程序是一个简单的神经网络回归模型，它可以根据输入的x值预测对应的sin(x)的值。在这个示例中，我们使用了TensorFlow中的`tf.layers.dense`函数来定义神经网络的结构，同时使用了Adam优化器来进行参数的梯度下降。在训练过程中，我们不断地随机抽取数据进行训练，同时可视化我们的训练结果，以便更好地理解模型的训练进程。