Embedding 独热码：数量大，过于稀疏，映射之间是独立的，没有表现出关联性 Embedding：一种单词编码方法，以低维向量实现了编码，这种编码通过神经网络训练优化，能表达出单词的相关性。
TF描述Embedding层
tf.keras.layers.Embedding(词汇表大小，编码维度) # 编码维度就是用几个数字表达一个单词 # 对1-100进行编码， [4] 编码为 [0.25, 0.1, 0.11] tf.keras.layers.Embedding(100, 3 ) 入Embedding时， x_train维度：[送入样本数， 循环核时间展开步数]
RNN使用Embedding 编码，预测字母 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.