写一段LSTM层作为自动编码器的编码和解码层的python代码

下面是一个简单的LSTM自动编码器的编码和解码层的Python代码：

from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector
from keras.models import Model

# 定义输入形状
input_shape = (None, 128)

# 定义编码器层
encoder_inputs = Input(shape=input_shape)
encoder_lstm = LSTM(64)(encoder_inputs)
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_lstm)

# 定义解码器层
decoder_inputs = Input(shape=(64,))
decoder_lstm = LSTM(64, return_sequences=True)(RepeatVector(input_shape[0])(decoder_inputs))
decoder_outputs = TimeDistributed(Dense(128))(decoder_lstm)
decoder_model = Model(decoder_inputs, decoder_outputs)

在这段代码中，我们使用Keras库定义了一个LSTM自动编码器的编码和解码层。编码器层接受一个长为128的向量作为输入，并将其压缩成长度为64的向量。解码器层接受编码器层的输出，并将其展开成与输入形状相同的128维向量。在这个例子中，我们使用了一个简单的全连接层作为解码器的输出层。

请注意，这只是一个简单的例子。实际上，LSTM自动编码器的实现可能会更加复杂，包括更多的层和更多的参数调整。