代码具体实现定义卷积自编码器模型

好的，以下是一个简单的卷积自编码器模型的定义：

import tensorflow as tf

class ConvAutoencoder(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(ConvAutoencoder, self).__init__()

        # 编码器
        self.encoder = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1)),
            tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2),
            tf.keras.layers.Conv2D(8, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2),
            tf.keras.layers.Conv2D(8, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2),
        ])

        # 解码器
        self.decoder = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Conv2DTranspose(8, kernel_size=3, strides=2, activation='relu', padding='same'),
            tf.keras.layers.Conv2DTranspose(8, kernel_size=3, strides=2, activation='relu', padding='same'),
            tf.keras.layers.Conv2DTranspose(16, kernel_size=3, strides=2, activation='relu', padding='same'),
            tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=(3,3), activation='sigmoid', padding='same')
        ])

    def call(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

这个模型的输入是28x28x1的图像，经过编码器进行压缩，再通过解码器进行解压缩，输出重建后的图像。其中编码器包含三个卷积层，解码器包含三个反卷积层和一个sigmoid激活函数的卷积层。