def build_model(max_features, maxlen): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model怎么初始化

要初始化这个函数中的模型，我们只需要调用这个函数即可，这将返回一个已编译好的Keras模型对象。以下是一个示例：

max_features = 10000
maxlen = 100

model = build_model(max_features, maxlen)

在这个示例中，我们将“max_features”设置为10000，“maxlen”设置为100，并调用“build_model”函数来构建模型。这将返回一个已编译好的Keras模型对象“model”，我们可以使用它来进行训练和预测。例如，我们可以使用以下代码来编译模型并训练它：

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

在这个示例中，我们使用“model.compile”方法来编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。然后，我们使用“model.fit”方法来训练模型，指定训练数据、批大小、训练轮数和验证数据。这将训练模型并返回训练结果。