Autoencoder的训练目标就是尽可能地重构出输入数据本身，也就是输入数据就是标签数据。解决方法是在模型训练的时候将输入数据作为标签数据同时传入。

下面给出一个简单的Autoencoder代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义Autoencoder的输入和输出
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(784,))
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=784, activation='relu')(inputs)

# 定义编码器和解码器
encoder = tf.keras.models.Model(inputs, outputs, name='encoder')
decoder = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=256, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(units=784, activation='sigmoid')
], name='decoder')

# 定义完整的Autoencoder模型
autoencoder = tf.keras.models.Sequential([encoder, decoder])
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 加载MNIST数据集
(x_train, _), (x_test, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 归一化和展开数据
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), 784))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), 784))

# 训练Autoencoder
autoencoder.fit(x_train, x_train,
                epochs=10,
                batch_size=256,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))

代码中的x_train和x_test都是既作为输入数据也作为标签数据传入模型的。