基于TensorFlow实现函数式API的简易自编码器

自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示。它由一个编码器和一个解码器组成，通过将数据压缩成低维编码，然后再将其解码为原始数据。在本文中，我们将使用TensorFlow的函数式API来实现一个简单的自编码器。

首先，我们需要导入所需的库：

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

接下来，我们定义自编码器的架构。我们将使用两个全连接层作为编码器和解码器的模型。