写一段使用神经网络训练相机响应函数的代码，数据集为不同灰度投影下的采集图像

训练相机响应函数是一个经典的计算机视觉问题。为了训练相机响应函数，我们需要一个包含不同灰度投影下的采集图像的数据集。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` 是一个新的灰度投影图像集合，我们可以使用这个新的相机响应函数来将这些图像转换为正确的颜色空间。