给出embedding_layer的用法

embedding_layer是神经网络中的一种层，用于将离散的输入数据（例如文本中的单词）转换为实数向量。使用embedding_layer可以将每个单词表示为一个固定维度的向量，这有助于神经网络捕捉单词之间的语义关系。

在使用embedding_layer时，通常需要指定以下参数：
- input_dim：输入数据的维度（例如词汇表大小）
- output_dim：输出向量的维度
- input_length：输入数据的长度（例如每个文本序列的长度）

例如，在使用Keras框架时，可以使用以下代码创建一个embedding_layer：

from tensorflow.keras.layers import Embedding

embedding_layer = Embedding(input_dim=vocabulary_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_seq_length)

其中，vocabulary_size表示词汇表的大小，embedding_dim表示输出向量的维度，max_seq_length表示每个文本序列的最大长度。将embedding_layer加入模型中后，模型就可以自动将输入数据转换为实数向量并进行训练。