autoencoder的DNN神经网络实现的代码

以下是一个简单的Autoencoder的DNN神经网络实现的Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义输入数据
input_data = tf.keras.Input(shape=(784,))

# 编码器部分
encoded = layers.Dense(128, activation='relu')(input_data)
encoded = layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)
encoded = layers.Dense(32, activation='relu')(encoded)

# 解码器部分
decoded = layers.Dense(64, activation='relu')(encoded)
decoded = layers.Dense(128, activation='relu')(decoded)
decoded = layers.Dense(784, activation='sigmoid')(decoded)

# 构建Autoencoder模型
autoencoder = tf.keras.Model(input_data, decoded)

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

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

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
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))

# 取出编码器模型
encoder = tf.keras.Model(input_data, encoded)

# 取出解码器模型
decoder_input = tf.keras.Input(shape=(32,))
decoder_layer1 = autoencoder.layers[-3]
decoder_layer2 = autoencoder.layers[-2]
decoder_layer3 = autoencoder.layers[-1]
decoder = decoder_layer3(decoder_layer2(decoder_layer1(decoder_input))))
decoder = tf.keras.Model(decoder_input, decoder)

# 对测试数据进行编码和解码
encoded_data = encoder.predict(x_test)
decoded_data = decoder.predict(encoded_data)

这个Autoencoder模型的编码器部分包含3个全连接层，解码器部分也包含3个全连接层。最后，我们通过训练模型来对MNIST数据集进行自编码，并使用编码器和解码器对测试数据进行编码和解码。