对onehot编码后的数据进行embedding处理，用代码表示

假设我们有一个onehot编码后的数据集，其中每个样本有10个特征，每个特征都被编码为一个长度为10的向量，数据集共有100个样本：

import numpy as np

# 随机生成onehot编码后的数据集
onehot_data = np.random.randint(2, size=(100, 10, 10))

我们可以使用Keras的Embedding层来将这些onehot编码的向量转换为embedding向量。Embedding层的输入是一个二维张量，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征的编码。输出是一个三维张量，每个样本的每个特征编码被转换为一个embedding向量，维度为(embedding_dim,)。下面是一个示例代码：

from keras.layers import Input, Embedding, Flatten
from keras.models import Model

# 嵌入维度
embedding_dim = 5

# 定义模型输入
inputs = Input(shape=(10, 10))

# 定义嵌入层
embedding_layer = Embedding(input_dim=2, output_dim=embedding_dim, input_length=10*10)

# 嵌入编码
embedding_output = embedding_layer(inputs)

# 展平嵌入编码
flatten_output = Flatten()(embedding_output)

# 定义模型输出
outputs = flatten_output

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 模型编译
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 打印模型结构
model.summary()

# 训练模型
model.fit(onehot_data, epochs=10)

在上面的代码中，我们首先定义了一个Embedding层，输入维度为2，输出维度为5，输入长度为10*10=100。随后，我们将输入数据(onehot_data)传递给Embedding层，得到嵌入输出(embedding_output)。由于嵌入输出是一个三维张量，我们需要将其展平为一个二维张量，以便将其输入到模型的输出层中。在这里，我们使用了Flatten层将嵌入输出展平。最后，我们定义了模型的输入(inputs)和输出(outputs)，并使用Keras的Model类将其组合在一起。模型编译后，我们使用onehot编码的数据(onehot_data)对模型进行训练。