class Embedder(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim return def build(self, input_shape): embedder = Sequential(name='Embedder') embedder = net(embedder, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return embedder

这段代码定义了一个名为Embedder的类，继承自Keras的Model类。Embedder类用于构建一个嵌入器模型，用于将输入序列编码为低维表示。

Embedder类具有以下方法和属性：
- __init__方法：初始化方法，接受hidden_dim参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法：构建方法，接受input_shape作为参数。在该方法中，创建一个名为embedder的Sequential模型对象，并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3，hidden_units设置为self.hidden_dim，output_units设置为self.hidden_dim（因为嵌入器的输出与输入具有相同的维度）。最后返回构建好的模型对象。

通过创建Embedder类的实例，你可以使用build方法来构建一个嵌入器模型，该模型包含多层GRU或LSTM，并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。嵌入器模型可以用于将输入序列编码为低维表示，例如在序列压缩或特征提取任务中。