用tensorflow2写一个编码器和解码器

好的，我可以帮你解答这个问题。在 TensorFlow 2 中，你可以通过使用 Keras API 来编写编码器和解码器，下面是一个简单的示例代码：

编码器：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense

encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs)
encoder_states = [state_h, state_c]

解码器：

decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

其中，`num_encoder_tokens` 和 `num_decoder_tokens` 分别表示编码器和解码器的输入序列和输出序列的词汇表大小，`latent_dim` 表示编码器和解码器 LSTM 层的隐藏状态维度。

这段代码中，我们使用了 `Input` 层来定义输入数据的形状，然后使用 LSTM 层来对输入序列进行编码，并在编码器的最后一步将 LSTM 的输出和隐藏状态保存下来。解码器也使用 LSTM 层来对输出序列进行解码，并使用一个全连接层来将 LSTM 的输出转换为最终的输出序列。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际上编码器-解码器模型可能更加复杂，需要根据实际情况进行调整。