用tensorflow2.0写一个电影评论的代码

使用TensorFlow 2.0可以很方便地编写一个电影评论的代码。首先，我们需要用到Keras来构建神经网络模型。

步骤如下：

1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

2. 准备数据：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(
    path="imdb.npz",
    num_words=10000
)

这里使用IMDB数据集作为示例，该数据集包含了经过预处理的电影评论，其中num_words=10000表示我们只考虑最常见的10000个单词。

3. 数据预处理：

x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=256)
x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=256)

为了方便处理，我们将评论转换为长度为256的序列。

4. 构建模型：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Embedding(10000, 16, input_length=256))
model.add(layers.Bidirectional(layers.GRU(16, dropout=0.5, return_sequences=True)))
model.add(layers.GlobalMaxPooling1D())
model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

这里使用了一个Embedding层将每个单词映射为长度16的向量，然后通过双向GRU层提取特征，再通过全局池化层进行池化，最后经过两个全连接层输出结果。

5. 编译和训练模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

这里使用adam优化器和二元交叉熵损失函数，并进行10轮的训练。

6. 模型评估：

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test Accuracy:", accuracy)

可以通过evaluate函数评估模型在测试集上的准确率。

这就是使用TensorFlow 2.0编写电影评论的代码示例。根据具体的应用场景和需要，还可以对模型进行调参和优化。