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。

用谢列关键字写一段话200字“前期研究工作， 初步研究， 可行性分析， E-R图， 数据库设计， 学生考勤系统， 用例模型， 类对象模型， 对象-关系模型， 对象-行为模型， 基本功能”

在进行学生考勤系统的设计之前，需要进行前期研究工作，初步研究并进行可行性分析。这些工作包括使用E-R图对系统进行建模和数据库设计，以确保系统能够有效地存储和管理所有相关数据。学生考勤系统的设计需要考虑各种用例情况，例如学生签到、请假、补课等，因此需要使用用例模型和类对象模型来进行分析和设计。在设计过程中，需要将对象-关系模型和对象-行为模型与基本功能相结合，以确保系统能够满足用户需求。最终的设计应该能够提供便捷的考勤管理功能，确保学生的出勤情况得以准确记录和统计。