不同维度上具有不同尺度的自编码器可以通过使用多个编码器和解码器来实现。以下是一个示例代码，其中包含一个具有不同尺度的自编码器。

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

# 定义自编码器类
class VariationalAutoencoder(tf.keras.Model):
    def __init__(self, latent_dim):
        super(VariationalAutoencoder, self).__init__()
        self.latent_dim = latent_dim
        self.encoder_1 = tf.keras.Sequential([
            Dense(256, activation='relu'),
            Dense(128, activation='relu'),
            Dense(latent_dim, activation='relu')
        ])
        self.encoder_2 = tf.keras.Sequential([
            Dense(128, activation='relu'),
            Dense(64, activation='relu'),
            Dense(latent_dim, activation='relu')
        ])
        self.decoder_1 = tf.keras.Sequential([
            Dense(64, activation='relu'),
            Dense(128, activation='relu'),
            Dense(256, activation='relu'),
            Dense(784)
        ])
        self.decoder_2 = tf.keras.Sequential([
            Dense(32, activation='relu'),
            Dense(64, activation='relu'),
            Dense(128, activation='relu'),
            Dense(784)
        ])

    def call(self, inputs):
        z_1 = self.encoder_1(inputs)
        z_2 = self.encoder_2(inputs)
        reconstructed_1 = self.decoder_1(z_1)
        reconstructed_2 = self.decoder_2(z_2)
        return reconstructed_1, reconstructed_2

# 创建自编码器实例
autoencoder = VariationalAutoencoder(latent_dim=10)

# 定义损失函数
def reconstruction_loss(original, reconstructed):
    return tf.reduce_mean(tf.square(original - reconstructed))

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 定义训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs):
    with tf.GradientTape() as tape:
        reconstructed_1, reconstructed_2 = autoencoder(inputs)
        loss_1 = reconstruction_loss(inputs, reconstructed_1)
        loss_2 = reconstruction_loss(inputs, reconstructed_2)
        total_loss = loss_1 + loss_2
    gradients = tape.gradient(total_loss, autoencoder.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, autoencoder.trainable_variables))
    return total_loss

# 进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for step, batch in enumerate(train_dataset):
        loss = train_step(batch)
        if step % 100 == 0:
            print('Epoch {} Step {}: Loss = {:.4f}'.format(epoch, step, loss.numpy()))

在这个示例代码中，我们定义了一个具有两个不同尺度的编码器和解码器的自编码器类。其中，第一个编码器和解码器用于处理较高维度的数据，而第二个编码器和解码器用于处理较低维度的数据。在训练过程中，我们通过计算两个重构损失的和来获得总体损失，并使用Adam优化器来更新模型参数。