keras定义模型encoder层

Keras可以使用内置的“Encoder”层，也可以创建自定义的encoder层。其中，内置的“Encoder”层包括：

1. LSTM层（keras.layers.LSTM）
2. GRU层（keras.layers.GRU）
3. 双向LSTM层（keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM)）

以下是一个使用内置LSTM层定义encoder的例子：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义encoder输入
encoder_inputs = layers.Input(shape=(None, input_dim))

# 定义LSTM层
encoder_lstm = layers.LSTM(latent_dim, return_state=True)

# 连接encoder输入和LSTM层
_, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs)

# 保留encoder LSTM层的输出状态
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义encoder模型
encoder_model = keras.Model(encoder_inputs, encoder_states)

其中，latent_dim是LSTM层的隐藏维度，input_dim是输入数据的尺寸。encoder模型最终输出的encoder_states包括LSTM层的最后一个时间步的隐状态和细胞状态。