embeddings_util被迁移到了固定库中怎么使用它

`embeddings_util`是一个通常用于处理嵌入向量的工具函数模块，在一些深度学习框架中，比如TensorFlow或PyTorch，当某个功能或类被迁移至核心库（fixed library）后，意味着这个功能变得更稳定、更易于访问，并且不再作为独立包分发。

要在迁移后的库中使用`embeddings_util`，首先你需要确认以下几个步骤：

1. **更新依赖**：检查你的项目是否已经更新到了包含此模块的新版本的TensorFlow或其他框架。查看官方文档了解如何安装最新版。

2. **导入路径**：因为`embeddings_util`现在是在核心库中，你不需要像以前那样通过第三方包导入，而是直接从框架的内置模块导入。例如，如果在TensorFlow中，你会这么写：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.layers.preprocessing.text import Tokenizer

3. **使用方法**：找到相应的`embeddings_util`函数或类，然后按照其文档说明进行操作。这可能包括创建词嵌入矩阵、序列填充等任务。

4. **示例代码**：例如，如果你想对文本数据进行预处理，可能会有类似这样的代码片段：

   tokenizer = Tokenizer()
   tokenizer.adapt(text_data)
   embedding_matrix = embeddings_util.get_embedding_matrix(tokenizer.word_index, embedding_dim)