自编码网络保存训练模型代码

以下是自编码网络保存训练模型的代码，供您参考：

import tensorflow as tf

## 建立自编码网络
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(784,))
encoded = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(input_layer)
encoded = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)
encoded = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')(encoded)

decoded = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)
decoded = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(decoded)
decoded = tf.keras.layers.Dense(784, activation='sigmoid')(decoded)

autoencoder = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=decoded)

## 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

## 训练模型
(autoencoder_train, _), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
autoencoder_train = autoencoder_train.astype('float32') / 255.
autoencoder_train = autoencoder_train.reshape((len(autoencoder_train), 784))

autoencoder.fit(autoencoder_train, autoencoder_train,
                epochs=50,
                batch_size=256,
                shuffle=True)

## 保存模型
autoencoder.save('autoencoder.h5')

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