vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)]) model.summary()

这段代码定义了一个基于嵌入层和双向LSTM的文本分类模型。具体来说：

- `vocab_size` 表示词汇表的大小，即模型将考虑的不同单词的数量。
- `Embedding` 层将输入的单词序列编码为密集向量表示，其维度为 64。
- `Bidirectional` 层将 LSTM 层包装在两个方向上，以便在处理时同时考虑过去和未来的单词。
- `LSTM` 层将嵌入的单词序列转换为更高级别的表示，其大小也为 64。
- `Dense` 层接受 LSTM 层的输出，并通过一个具有 64 个隐藏单元的 ReLU 激活函数进行处理。
- 最后一个 `Dense` 层使用 sigmoid 激活函数将模型的输出映射到一个介于 0 和 1 之间的概率值，用于二元分类问题。

`model.summary()` 方法用于打印模型结构的摘要信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量等。