D:\wjd这个路径下我有两个文件，每个文件下有300张图片，该怎么设置这个autoencoder_model.fit(data, data, epochs=50, batch_size=12, shuffle=True)啊

首先，你需要将这些图片读入到内存中。可以使用 Python 的 PIL 库或者 OpenCV 库来读取图片。读取图片的代码可以参考下面这个例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
def read_image(filename):
    img = cv2.imread(filename)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return img

# 读取所有图片
def read_images(path):
    images = []
    for i in range(300):
        filename = path + '/' + str(i) + '.jpg'
        img = read_image(filename)
        images.append(img)
    return np.array(images)

上面的代码中，`read_image()` 函数用于读取单张图片，`read_images()` 函数用于读取一个目录下的所有图片。这里假设图片文件名为数字编号（0~299）。你需要将 `path` 参数设置为数据所在的文件夹路径，比如 `D:/wjd`。

然后，将读取到的图片作为训练数据传入到自编码器模型中进行训练。代码如下：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义自编码器模型
input_img = Input(shape=(height, width, channels))
x = Flatten()(input_img)
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(x)
decoded = Dense(height * width * channels, activation='sigmoid')(encoded)
decoded = Reshape((height, width, channels))(decoded)
autoencoder_model = Model(input_img, decoded)
autoencoder_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 读取图片数据
data = read_images('D:/wjd')

# 训练模型
autoencoder_model.fit(data, data, epochs=50, batch_size=12, shuffle=True)

上面的代码中，`height`、`width`、`channels` 分别表示图片的高、宽和通道数。`encoding_dim` 表示编码器的维度，即压缩后的特征向量的维度。这些参数需要根据你的图片数据进行设置。最后，将读取到的图片作为训练数据传入到 `autoencoder_model.fit()` 函数中进行训练。