写一段简单的自编码器代码，输入数据为data，而不是图像，把中间的那层提取出来作为newdata

好的，以下是一个简单的自编码器代码，输入数据为data，输出数据为重构的data，并将中间层的编码提取出来作为newdata：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据的维度
input_dim = 100

# 定义编码层的维度
encoding_dim = 50

# 定义输入张量
input_data = tf.keras.layers.Input(shape=(input_dim,))

# 定义编码器模型
encoder = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(encoding_dim, activation='relu'),
])

# 定义解码器模型
decoder = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(input_dim, activation='sigmoid')
])

# 定义自编码器模型
autoencoder = tf.keras.models.Sequential([
    encoder,
    decoder
])

# 编译自编码器模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练自编码器模型
autoencoder.fit(data, data, epochs=50, batch_size=256)

# 提取编码层输出
encoder_output = encoder.predict(data)

# 输出编码层输出作为newdata
newdata = encoder_output

需要注意的是，自编码器的训练过程中使用的是输入数据作为标签数据进行训练，这是为了让自编码器尽可能地重构输入数据，使得重构后的输出数据与输入数据尽可能地接近。在上面的代码中，我们使用的是二元交叉熵作为损失函数，因为输入数据是二元数据。如果输入数据是实数数据，可以使用均方误差作为损失函数。