t.texts_to_sequences()

`texts_to_sequences()`是Keras Tokenizer对象提供的一个方法，它接受一个文本列表作为输入，并将其转换为数值序列。在自然语言处理中，特别是用于序列模型如RNN、LSTM或Transformer的训练前，我们需要先将文本转化为机器学习算法可以理解的形式，这个过程就涉及到分词和编码。

例如，如果你有一个词汇表（Vocabulary），就像之前`fit_on_texts()`生成的那个字典，`texts_to_sequences()`会对每个输入文本进行以下操作：

1. 分割：按照空格或其他预设的分隔符将句子拆分成单个词语或字符。
2. 查找：对于每个词语或字符，在词汇表中查找其对应的ID。如果是字符级别的处理（`char_level=True`），可能会给每一个字符分配一个ID。
3. 编码：将找到的词语或字符ID组成一个整数序列，这就是所谓的“one-hot”编码或者直接计数。

假设我们有一个简单的词汇表：

vocab = { '我': 0, '喜欢': 1, '吃': 2, '苹果': 3 }

然后你有一段文本 "我喜欢吃苹果"，经过 `texts_to_sequences(['我喜欢吃苹果'])` 转换后，结果可能是 `[1, 0, 2, 3]`，表示这个句子由“喜欢”、“我”、“吃”、“苹果”这四个词组成。