将下列代码改为适合tensorflow2.0和keras2.0版本以上的代码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

以下是适用于TensorFlow 2.0和Keras 2.0以上版本的修改后的代码：

import tensorflow as tf

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

在这里，我们定义了一个返回`loss`函数的函数。`loss`函数接受`y_true`和`y_pred`作为输入，并计算`mse`和`contractive`损失，然后返回它们的平均值。我们将原来的`K`导入改为使用`tf`导入，因为在TensorFlow 2.0中，`K`模块已经被删除。我们还使用`**`代替`^`，因为在TensorFlow 2.0中，`^`被用于按位异或操作，而不是幂运算。