定义一个损失函数用于一维Wasserstein AutoEncoders代码keras

一维Wasserstein AutoEncoders的损失函数通常使用Wasserstein距离（也称为Earth-Mover距离）来度量重构误差。下面是一个使用Keras实现的一维Wasserstein AutoEncoders损失函数的示例代码：

from keras import backend as K

def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_true * y_pred)
    
def autoencoder_loss(y_true, y_pred):
    reconstruction_loss = K.mean(K.square(y_true - y_pred))
    return reconstruction_loss - wasserstein_loss(y_true, y_pred)

其中，`wasserstein_loss`是Wasserstein距离的实现函数，`autoencoder_loss`是一维Wasserstein AutoEncoders的损失函数，它由重构误差和Wasserstein距离的差异组成。在训练时，我们可以将这个损失函数传递给Keras的编译函数：

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=autoencoder_loss)