jutyer notebook中inputs = Inputshape=timesteps input_dim name=encoder_input mask = Maskingmask_value=masking_valueinputs # LSTM encoding h = BidirectionalLSTMintermediate_dimmask # VAE Z l

在这个代码中，我们定义了一个基于VAE和回归器的模型。模型由三个部分组成：编码器、回归器和解码器。其中，编码器将输入数据编码成潜在空间中的隐变量$z$，回归器将隐变量$z$映射到目标变量$y$，解码器将隐变量$z$解码成重构的输入数据。

我们使用了一个RVAE类来定义整个模型，该类继承自Keras的Model类。在RVAE类中，我们定义了train_step()和test_step()方法来实现训练和测试过程中的计算。在train_step()方法中，我们首先计算KL散度损失，然后计算回归器的均方误差损失和可选的重构损失。最后，我们使用梯度下降法来更新模型的参数。在test_step()方法中，我们计算了测试集上的KL散度损失、回归器的均方误差损失和可选的重构损失。

最后，我们实例化了一个RVAE模型对象，并编译了模型。