将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

以下是适用于TensorFlow 2.0版本的Keras代码：

import tensorflow.keras.backend as K

def contractive_loss(model, lam=1e-4):
    def loss(y_true, y_pred):
        mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1)
        W = model.get_layer('encoded').get_weights()[0]  # N x N_hidden
        W = K.transpose(W)  # N_hidden x N
        h = model.get_layer('encoded').output
        dh = h * (1 - h)  # N_batch x N_hidden
        contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)
        return mse + contractive
    return loss

使用方式：

model.compile(optimizer='adam', loss=contractive_loss(model))

其中，`model`是你的Autoencoder模型。

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将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh2 * K.sum(W2, axis=1), axis=1) return mse + contractive

以下是将谢列代码改为适合TensorFlow 2.0版本的Keras代码：

import tensorflow.keras.backend as K

def contractive_loss(y_pred, y_true, lam=1e-4):
    mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1)
    W = K.transpose(model.get_layer('encoded').weights[0])  # N_hidden x N
    h = model.get_layer('encoded').output
    dh = h * (1 - h)  # N_batch x N_hidden
    contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)
    return mse + contractive

在TensorFlow 2.0中，可以通过使用`model.get_layer(layer_name).weights`来访问层的权重。因此，我们可以将上面的代码中的`model.get_layer('encoded').get_weights()[0]`替换为`model.get_layer('encoded').weights[0]`。

另外，TensorFlow 2.0中的`**`运算符用于计算幂，所以我们需要将`dh2`和`W2`替换为`dh**2`和`W**2`。

最后，我们需要使用`K.transpose()`函数来转置权重矩阵W，以便进行矩阵乘法。

用c语言解决谢列问题:所谓素数是指这个数只能被1和自身整除。要求在主函数输入一个数， 调用函数Fun()判断该数是否是素数。打印信息在主函数中进行。例如： 从键盘输入5，5是素数则打印如下信息："5 is a prime number". 又如:从键盘输入4, 4不是素数则打印如下信息:"4 is not a prime number" 负数、0和1均不是素数。对输入的数据要考虑数据的合法性，不满足条件的数 要重新输入直到满足条件为止。不能使用全局变量,不按给定的函数原型编写程序 不给分。Fun()函数原型如下： int Fun(int m); **输入数据提示信息："Please input a number:\n" 注：该提示信息请放在循环体外 **输入数据格式为："%d" **输出格式要求： 若是素数输出数据格式为："%d is a prime number\n" 若不是素数输出数据格式为： "%d is not a prime number\n" 程序运行示例： Please input a number:↙ 0↙ 1↙ 11↙ 11 is a prime number↙ ↙ 程序运行示例： Please input a number:↙ 4↙ 4 is not a prime number↙ ↙

好的，我可以帮你解决这个问题。以下是完整的 C 语言代码：

#include <stdio.h>

int Fun(int m);

int main() {
    int num;
    printf("Please input a number:\n");
    while (scanf("%d", &num) != 1 || num <= 1) {
        printf("Invalid input. Please input a positive integer greater than 1:\n");
        while (getchar() != '\n');
    }
    if (Fun(num)) {
        printf("%d is a prime number\n", num);
    } else {
        printf("%d is not a prime number\n", num);
    }
    return 0;
}

int Fun(int m) {
    for (int i = 2; i * i <= m; i++) {
        if (m % i == 0) {
            return 0;
        }
    }
    return 1;
}

代码中 `Fun(int m)` 函数的作用是判断一个数 `m` 是否是素数。如果是素数，函数返回 1；否则返回 0。

在 `main()` 函数中，首先提示用户输入一个数，并进行输入合法性检查。如果输入的数小于等于 1 或者不是正整数，程序会一直提示重新输入，直到输入合法为止。然后调用 `Fun()` 函数判断该数是否是素数，并输出相应的结果。

希望这个代码对你有所帮助！