实现一段tensorflow2.0 LSTM文本分类的代码，使用word2vec进行词嵌入，并给出示例

以下是一段使用 TensorFlow 2.0 实现 LSTM 文本分类的代码，使用 word2vec 进行词嵌入的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec

# 加载预训练的 word2vec 模型
w2v_model = Word2Vec.load("path/to/word2vec/model")

# 定义 LSTM 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(w2v_model.wv.vocab), output_dim=100, weights=[w2v_model.wv.vectors], trainable=False),
    tf.keras.layers.LSTM(units=64),
    tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
x_train = np.load("path/to/x_train.npy")
y_train = np.load("path/to/y_train.npy")
x_test = np.load("path/to/x_test.npy")
y_test = np.load("path/to/y_test.npy")

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的 word2vec 模型，然后使用它来进行词嵌入。接着，我们定义了一个包含一个嵌入层、一个 LSTM 层和一个全连接层的模型，并编译了它。最后，我们加载了训练集和测试集，并使用它们来训练模型。