Python 自動編碼機是一種深度學習技術，它能夠將文本、圖像、音頻等多種形式的數據編碼為一個向量，并且可以自動解碼回原始數據。這種技術常常被用于自然語言處理、圖像識別和語音生成等應用中。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
# 構建編碼器模型
input_layer = Input(shape=(784,), name='encoder_input')
hidden_layer = Dense(units=128, activation='relu')(input_layer)
encoder_output = Dense(units=64, activation='relu', name='encoder_output')(hidden_layer)
encoder = Model(input_layer, encoder_output, name='encoder')
# 構建解碼器模型
decoder_input = Input(shape=(64,), name='decoder_input')
hidden_layer = Dense(units=128, activation='relu')(decoder_input)
output_layer = Dense(units=784, activation='sigmoid', name='decoder_output')(hidden_layer)
decoder = Model(decoder_input, output_layer, name='decoder')
# 構建自動編碼機模型: 編碼 ->解碼
autoencoder_output = decoder(encoder_output)
autoencoder = Model(input_layer, autoencoder_output, name='autoencoder')

上述代碼是一個簡單的自動編碼機實現，其中使用了 TensorFlow 和 Keras 進行開發。通過包括編碼器和解碼器兩個模型，以及它們的連接來構建自動編碼機。同時，使用了 Dense 層作為神經網絡結構，并設置了激活函數和神經元的數量等參數。最終將編碼器和解碼器整合成自動編碼機模型，通過調整模型參數，實現對原始數據的自動編碼和解碼。

總體來說，Python 自動編碼機是一個非常有用的工具，在實際應用中可以幫助我們自動提取數據特征、降維和去噪等問題。在未來，隨著人工智能技術的發展，自動編碼機的應用前景將非常廣闊。