实现一段tensorflow2.0 LSTM文本分类的代码，使用glove进行词嵌入，并给出示例

以下是一段使用TensorFlow 2.0实现的LSTM文本分类代码，使用GloVe进行词嵌入的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载GloVe词向量
glove_file = 'glove.6B.100d.txt'
embedding_index = {}
with open(glove_file, encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        values = line.split()
        word = values[0]
        coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        embedding_index[word] = coefs

# 构建词向量矩阵
embedding_dim = 100
max_words = 10000
embedding_matrix = np.zeros((max_words, embedding_dim))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
    if i < max_words:
        embedding_vector = embedding_index.get(word)
        if embedding_vector is not None:
            embedding_matrix[i] = embedding_vector

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=maxlen),
    tf.keras.layers.LSTM(32),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.layers[0].set_weights([embedding_matrix])
model.layers[0].trainable = False
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

其中，`glove.6B.100d.txt`是GloVe预训练的100维词向量文件，可以从GloVe官网下载。`max_words`是词汇表的大小，`maxlen`是输入序列的最大长度。在构建词向量矩阵时，只使用了词汇表中前`max_words`个词的词向量，其余词的词向量均为0。在构建模型时，首先使用`Embedding`层加载词向量矩阵，然后使用`LSTM`层进行序列建模，最后使用`Dense`层输出二分类结果。在编译模型时，将词向量矩阵的权重设置为不可训练，以避免过拟合。在训练模型时，使用`fit`方法进行训练，其中`x_train`和`y_train`是训练集的输入和输出，`x_val`和`y_val`是验证集的输入和输出。