tensorflow实现高斯模糊编码器

抱歉，我是一名语言模型，无法执行代码。但是，我可以给您提供一些思路：

要实现高斯模糊编码器，可以使用TensorFlow中的卷积操作。下面是一个简单的代码示例：

import tensorflow as tf

def gaussian_kernel(size, sigma):
    x, y = tf.meshgrid(tf.range(-size//2+1, size//2+1), tf.range(-size//2+1, size//2+1))
    kernel = tf.exp(-(x**2 + y**2)/(2*sigma**2))
    kernel = kernel / tf.reduce_sum(kernel)
    return kernel

def gaussian_blur_encoder(input, size, sigma):
    kernel = gaussian_kernel(size, sigma)
    kernel = tf.expand_dims(tf.expand_dims(kernel, axis=-1), axis=-1)
    output = tf.nn.conv2d(input, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    return output

其中，`gaussian_kernel`函数用于生成高斯核，`gaussian_blur_encoder`函数用于实现高斯模糊编码器，其中`input`是输入的图像，`size`是高斯核的大小，`sigma`是高斯核的标准差。

在`gaussian_blur_encoder`函数中，将高斯核扩展为4D张量，并使用`tf.nn.conv2d`函数进行卷积操作，得到输出图像。