解释这两行代码： embedding_table=tf.Variable(tf.ramdom_uniform([100,8],-0.08,0.08)) id_embedding=tf.nn.embedding_lookup(id,embedding_table)

这两行代码用于创建和使用嵌入矩阵（embedding matrix）。

第一行代码创建一个变量 `embedding_table`，它是一个形状为 `[100, 8]` 的张量。这个张量是一个随机初始化的矩阵，其中的元素值在范围 `[-0.08, 0.08]` 内。这个矩阵通常用于将离散的id映射到连续的实数向量表示，以便更好地捕捉特征之间的关系。

第二行代码使用 `tf.nn.embedding_lookup` 函数将输入的 `id` 张量转换为嵌入向量。这个函数的作用是在 `embedding_table` 中查找对应的嵌入向量，并返回结果。具体来说，它会根据 `id` 张量中的元素值，找到 `embedding_table` 矩阵中对应位置的行，并将其作为结果返回。这样，我们就可以得到一个形状为 `[batch_size, embedding_size]` 的嵌入向量，其中 `batch_size` 是输入 `id` 张量的大小，而 `embedding_size` 是每个嵌入向量的维度大小。