模型自动编码的编程可以通过以下步骤进行：
确定编程目标
明确要实现的功能或解决的问题。
收集和整理数据
准备输入和输出的样本数据。
收集领域知识和规则。
设计编程模型
根据目标和数据，设计适当的编程模型。这可以是算法、流程图或数学模型。
选择自动编程工具
根据编程模型和需求，选择合适的自动编程工具。工具可以是基于规则的系统、机器学习算法和遗传算法等。
进行编程训练
使用选择的工具对编程模型进行训练，包括输入样本数据、调整参数和优化算法。
生成程序代码
训练完成后，工具将根据模型生成程序代码。
调试和优化
对生成的代码进行调试和优化，修复错误并改进算法。
部署和应用
将优化后的代码部署到实际环境中，并应用于实际问题。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import torchvision.transforms as transform
import torch.nn as nn
读取数据
train_data = torchvision.datasets.MNIST（root='./data/MNIST_data', train=True, transform=transform.ToTensor（）, download=True）
构建模型
class AutoEncoder（nn.Module）:
def __init__（self）:
super（AutoEncoder, self）.__init__（）
self.encode = nn.Sequential（
nn.Linear（28 * 28, 3）,
nn.Tanh（）
）
self.decode = nn.Sequential（
nn.Linear（3, 28 * 28）,
nn.ReLU（）
）
def forward（self, x）:
x = self.encode（x）
x = self.decode（x）
return x
实例化模型、损失函数和优化器
model = AutoEncoder（）
criterion = nn.MSELoss（）
optimizer = torch.optim.Adam（model.parameters（）, lr=0.001）
训练模型
for epoch in range（10）: 迭代次数
for data in train_data:
img, _ = data
img = img.view（img.size（0）, -1） 展平为1D向量
optimizer.zero_grad（）
output = model（img）
loss = criterion（output, img）
loss.backward（）
optimizer.step（）
print（f'Epoch [{epoch+1}/{10}], Loss: {loss.item（）:.4f}'）
测试模型
with torch.no_grad（）:
test_img, _ = train_data
test_img = test_img.view（test_img.size（0）, -1）
output = model（test_img）
plt.imshow（output.view（28, 28）, cmap='gray'）
plt.show（）
```
这个示例代码展示了如何使用PyTorch构建一个简单的自动编码器，用于对MNIST数据集中的图像进行编码和重建。你可以根据具体需求调整模型结构、训练参数和数据集。