在自编码器的基础上加一个损失函数变为变分自编码器，定义这个损失函数keras

在 Keras 中，可以使用 `keras.losses.KLDivergence()` 函数定义变分自编码器的损失函数，它计算重构误差和 KL 散度之和。具体实现如下：

import keras.backend as K
from keras.losses import KLDivergence

def vae_loss(y_true, y_pred):
    # 计算重构误差
    reconstruction_loss = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1)
    # 计算 KL 散度
    kl_loss = KLDivergence()(y_true, y_pred)
    # 将两个损失相加
    return reconstruction_loss + kl_loss

其中，`y_true` 是输入数据，`y_pred` 是模型的输出数据。`K.mean()` 函数计算张量的均值，`K.square()` 函数计算张量的平方，`KLDivergence()` 函数计算 KL 散度。最后将重构误差和 KL 散度相加作为总损失返回。