tensorflow，计算来自两个模型(编码器，解码器)的权重的梯度

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

# 假设我们有一个简单的编码器和解码器模型
encoder_input = Input(shape=(784,))
encoder_output = Dense(128, activation='relu')(encoder_input)
encoder = Model(encoder_input, encoder_output)

decoder_input = Input(shape=(128,))
decoder_output = Dense(784, activation='sigmoid')(decoder_input)
decoder = Model(decoder_input, decoder_output)

# 连接编码器和解码器
autoencoder_input = Input(shape=(784,))
encoded = encoder(autoencoder_input)
decoded = decoder(encoded)
autoencoder = Model(autoencoder_input, decoded)

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

# 假设我们有一些输入数据 x_train
# x_train = ...

# 训练模型，这将自动计算梯度并更新权重
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256)

# 如果你想手动计算梯度，可以使用以下代码：
with tf.GradientTape() as tape:
    predictions = autoencoder(x_train, training=True)
    loss = autoencoder.compiled_loss(x_train, predictions)

gradients = tape.gradient(loss, autoencoder.trainable_variables)