给我一个autoencoder的程序

好的，以下是一个简单的Python程序，用于实现一个基本的Autoencoder模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(784,))

# 定义编码层
encoded_layer = Dense(128, activation='relu')(input_layer)
encoded_layer = Dense(64, activation='relu')(encoded_layer)
encoded_layer = Dense(32, activation='relu')(encoded_layer)

# 定义解码层
decoded_layer = Dense(64, activation='relu')(encoded_layer)
decoded_layer = Dense(128, activation='relu')(decoded_layer)
decoded_layer = Dense(784, activation='sigmoid')(decoded_layer)

# 定义自编码器模型
autoencoder = Model(input_layer, decoded_layer)

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

# 加载MNIST数据集
(x_train, _), (x_test, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据规范化
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 数据展开
x_train = x_train.reshape((len(x_train), 784))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), 784))

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, x_train,
                epochs=50,
                batch_size=256,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))

# 生成编码器模型
encoder = Model(input_layer, encoded_layer)

# 生成解码器模型
decoder_input = Input(shape=(32,))
decoder_layer = autoencoder.layers[-3](decoder_input)
decoder_layer = autoencoder.layers[-2](decoder_layer)
decoder_layer = autoencoder.layers[-1](decoder_layer)
decoder = Model(decoder_input, decoder_layer)

# 测试模型
encoded_imgs = encoder.predict(x_test)
decoded_imgs = decoder.predict(encoded_imgs)

这个程序实现了一个基本的自编码器模型，用于对MNIST数据集中的手写数字图像进行编码和解码。在训练完成后，我们可以通过编码器模型来获取图像的编码表示，并通过解码器模型来重构图像。