在这个问题中，"编码器中的编码器 = LSTM(128)(编码器)" 表示将编码器作为LSTM层的输入。这里的编码器可以是任何类型的编码器，例如RNN编码器或Transformer编码器。

在代码示例中，我们可以使用Keras库来实现这个过程。下面是一个示例代码，展示了将编码器作为LSTM层的输入的方法：

from tensorflow.keras.layers import LSTM

# 假设编码器已经定义为一个输入张量 encoder_input

# 定义LSTM层，指定输出维度为128
lstm_layer = LSTM(128)

# 将编码器作为LSTM层的输入
lstm_output = lstm_layer(encoder_input)

在这个示例中，我们首先导入LSTM层。然后，我们定义了一个LSTM层，指定输出维度为128。接下来，我们使用LSTM层将编码器作为输入，并将输出保存在变量lstm_output中。

请注意，以上示例代码仅显示了如何将编码器作为LSTM层的输入。实际上，编码器的定义和数据预处理可能会涉及到更多的代码。此外，具体的实现方式可能会因使用的深度学习框架而有所不同。因此，根据您的实际情况，您可能需要进行适当的调整和修改。

希望这个示例能够帮助您解决问题！