你是一位python语言的专家，请使用keras库中的LSTM模型，对keras自带的训练集进行训练

作为Python语言的专家，我可以帮你理解如何使用Keras库中的LSTM（长短期记忆网络）模型来训练。首先，你需要安装Keras库，如果尚未安装，可以使用pip install keras命令。然后，我们通常会通过以下步骤来进行训练：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from tensorflow import keras
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

2. 加载预处理的IMDB电影评论数据集：

max_features = 10000
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)

注意这里`num_words`设定的是词汇表大小，我们将只考虑最常见的10000个单词。

3. 对文本数据进行填充和归一化：

x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=500)
x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=500)

这将把每个序列填充到相同的长度，以便于输入到LSTM。

4. 创建LSTM模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, max_features)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层用于二分类任务

5. 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

6. 开始训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

7. 最后，你可以通过评估模型在测试集上的性能来检查训练效果：

score, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test score: {score}, Test accuracy: {accuracy}")