输入层：包括三个输入变量，分别为input_x, input_y和length。其中input_x的shape为[None, pm.seq_length]，表示数据的batch_size和序列长度可变；input_y的shape为[None, pm.num_classes]，表示标签的batch_size和类别数可变；length的shape为[None]，表示序列长度的batch_size可变。 嵌入层：使用tf.get_variable定义了一个名为embedding的变量，它的shape表示词汇表大

小为[pm.vocab_size, pm.embedding_size]，其中pm.vocab_size表示词汇表大小，pm.embedding_size表示嵌入向量的维度。然后使用tf.nn.embedding_lookup函数将input_x中的每个词汇id转换成对应的嵌入向量，得到的结果为embedded_x，shape为[None, pm.seq_length, pm.embedding_size]。这个嵌入层的作用是将离散的词汇id转换为连续的嵌入向量，以便后续的计算。

注意：这里的pm是一个参数管理类，用于管理超参数。

相关问题

input_shape、input_dim和input_length用法

input_shape、input_dim和input_length是在构建神经网络时用于定义输入数据形状的重要参数。这三个参数的具体用法如下：

input_shape：表示输入数据的形状，是一个元组，元组中的每个元素表示数据在对应维度上的大小。例如，对于一个二维图像数据，其input_shape可以表示为（长，宽，通道数），其中通道数可以是1或3。在神经网络中，input_shape通常用于在第一层定义输入层的形状。

input_dim：为输入数据的维度，用于指定输入张量的轴数。例如，对于一个三维数据（如表示时间序列数据的数据），其input_dim应该是3。在神经网络定义时，input_dim用于指定输入张量的维度。

input_length：表示输入数据中每个序列的长度（如音频数据的采样点数），用于在定义RNN网络时指定输入序列的长度。在定义序列模型时，input_length通常应该与输入数据的实际长度相同。

综上所述，这三个参数都是用于定义输入数据形状的，但是具体使用时要根据不同的任务和数据类型来选择合适的参数。在实际操作中，我们可以使用Keras或其他深度学习框架提供的API来定义神经网络的输入形状，以及使用各种技术手段来优化输入数据的预处理工作，从而达到更好的训练效果。

input_shape输入一个一维数组

input_shape 接受一个表示输入数据形状的一维数组，例如，如果是一个二维图像数据，形状为 (height, width, channels)，那么 input_shape 就可以写成 (height, width, channels)，如果是一个一维时间序列数据，形状为 (timesteps, features)，那么 input_shape 就可以写成 (timesteps, features)。需要注意的是，input_shape 只需要指定输入数据的形状，不需要包含 batch_size 这一维度。例如，如果是一个四维图像数据，形状为 (batch_size, height, width, channels)，那么 input_shape 就可以写成 (height, width, channels)。