建一个autoencoder模型，将一个长度200的数组依次编码成100、50、3后再解码为50、100、200长度，用n个随机列表训练，最后用一个列表测试，并输出编码后的最中间3个神经元，写出具体代码

使用 Keras 构建自动编码器模型的示例代码如下:

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

# 输入层
input_layer = Input(shape=(200,))

# 编码层
encoded = Dense(100, activation='relu')(input_layer)
encoded = Dense(50, activation='relu')(encoded)
encoded = Dense(3, activation='relu')(encoded)

# 解码层
decoded = Dense(50, activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(100, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(200, activation='relu')(decoded)

# 构建自动编码器模型
autoencoder = Model(input_layer, decoded)

# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 测试模型
encoder = Model(input_layer, encoded)
encoded_output = encoder.predict(X_test)
print(encoded_output[0, :])

在这里, X_train 是训练数据的列表, X_test 是测试数据的列表, encoded_output[0,:] 输出编码后的最中间3个神经元。