model = Sequential() model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen)) # 添加嵌入层，将单词索引转换为8维的向量表示 model.add(Flatten()) # 展平嵌入层的输出 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 添加全连接层，使用sigmoid激活函数对二分类进行预测 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) # 编译模型，配置训练过程 model.summary() # 打印模型结构信息 history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2) # 训练模型

这段代码是一个简单的二分类模型的构建和训练过程。下面是代码的解释：

1. 首先，创建了一个Sequential模型，这是一种简单的层堆叠方式。
2. 添加了一个嵌入层（Embedding），将单词索引转换为8维的向量表示。这个层用于将文本数据转换为数值表示，方便模型处理。
3. 接下来是展平层（Flatten），用于将嵌入层的输出展平成一维向量。
4. 然后添加了一个全连接层（Dense），使用sigmoid激活函数对二分类进行预测。这个层输出一个0到1之间的值，表示样本属于正类的概率。
5. 编译模型时，使用了rmsprop优化器和二分类交叉熵损失函数（binary_crossentropy）。还指定了评估指标为准确率（acc）。
6. 调用summary()方法打印出模型的结构信息。
7. 使用fit()方法训练模型，传入训练数据x_train和标签y_train，并指定了训练的epoch数、batch_size以及验证集的划分比例。

这段代码中的模型是一个简单的文本分类模型，通过训练数据来学习文本与标签之间的关系，以便对新的文本进行分类预测。