帮我解释每行代码的方法及其作用model = tf.keras.Sequential()#通过tf.keras.Sequential()创建一个序列模型 model.add(tf.keras.layers.Embedding(max_word, 50, input_length=maxlen))#使用嵌入层将输入的文本数据转换为固定长度的向量表示 model.add(tf.keras.layers.LSTM(64))#64是隐藏单元个数 model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary()#显示模型结构 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])#Adam优化器作为模型的优化算法，使用二分类交叉熵作为模型的损失函数 """训练模型""" print('总样本数量:%d' % (len(data))) print('训练集数量:%d' % (len(data_ok))) history = model.fit(data_ok, data.yn, epochs=15, batch_size=128, validation_split=0.2 )#validation_split=0.2是分割数据当验证集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_ok,data.yn, random_state=1)#保证重复实验时数据相同 print('测试集数量:%d' % (len(x_train)))

解释每行代码的方法及其作用如下：

1. `model = tf.keras.Sequential()`: 通过`tf.keras.Sequential()`创建一个序列模型。这是一个基础的神经网络模型容器。

2. `model.add(tf.keras.layers.Embedding(max_word, 50, input_length=maxlen))`: 使用嵌入层将输入的文本数据转换为固定长度的向量表示。`max_word`表示词汇表的大小，`50`表示嵌入向量的维度，`input_length`表示输入序列的最大长度。

3. `model.add(tf.keras.layers.LSTM(64))`: 添加一个LSTM层。`64`表示隐藏单元的个数。LSTM层用于处理序列数据，并学习序列中的时序关系。

4. `model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))`: 添加一个全连接层。`1`表示输出的维度，即二分类问题中的输出类别个数。`activation='sigmoid'`表示使用sigmoid激活函数来进行二分类。

5. `model.summary()`: 显示模型结构，包括每一层的名称、输出形状和参数数量等信息。

6. `model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])`: 编译模型。使用Adam优化器作为模型的优化算法，使用二分类交叉熵作为模型的损失函数，同时计算准确率作为评估指标。

7. `print('总样本数量:%d' % (len(data)))`: 打印总样本数量。

8. `print('训练集数量:%d' % (len(data_ok)))`: 打印训练集数量。

9. `history = model.fit(data_ok, data.yn, epochs=15, batch_size=128, validation_split=0.2)`: 训练模型。使用训练数据`data_ok`和标签数据`data.yn`进行训练，进行15个epoch的训练，每个batch的大小为128，同时将20%的数据作为验证集。

10. `x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_ok, data.yn, random_state=1)`: 将数据拆分为训练集和测试集。通过`train_test_split`函数将`data_ok`和`data.yn`按照一定比例划分，并设定了一个随机种子`random_state=1`。

11. `print('测试集数量:%d' % (len(x_train)))`: 打印测试集数量。