将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh2 * K.sum(W2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

以下是将谢列代码改为适合TensorFlow 2.0版本的Keras代码：

import tensorflow.keras.backend as K

def contractive_loss(y_pred, y_true, lam=1e-4):
    mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1)
    W = K.transpose(model.get_layer('encoded').weights[0])  # N_hidden x N
    h = model.get_layer('encoded').output
    dh = h * (1 - h)  # N_batch x N_hidden
    contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)
    return mse + contractive

在TensorFlow 2.0中，可以通过使用`model.get_layer(layer_name).weights`来访问层的权重。因此，我们可以将上面的代码中的`model.get_layer('encoded').get_weights()[0]`替换为`model.get_layer('encoded').weights[0]`。

另外，TensorFlow 2.0中的`**`运算符用于计算幂，所以我们需要将`dh2`和`W2`替换为`dh**2`和`W**2`。

最后，我们需要使用`K.transpose()`函数来转置权重矩阵W，以便进行矩阵乘法。