learn.preprocessing.VocabularyProcessor

`learn.preprocessing.VocabularyProcessor`是TensorFlow中的一个用于文本预处理的类，用于将文本数据转换为数字形式的序列。它可以将文本数据中的每个单词映射到一个数字ID，然后根据文本的长度，将每个文本序列填充到相同的长度。这个类可以用于训练深度学习模型，例如文本分类和情感分析。

在使用`VocabularyProcessor`时，需要指定文本序列的最大长度和单词的最大数量。然后，可以使用`fit_transform`方法将原始文本数据转换为数字形式的序列。生成的数字序列可以用于训练深度学习模型。

下面是一个使用`VocabularyProcessor`的简单示例：

from tensorflow.contrib import learn

# 定义文本序列的最大长度和单词的最大数量
max_document_length = 100
vocab_size = 10000

# 创建VocabularyProcessor对象
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(
    max_document_length=max_document_length,
    vocabulary_size=vocab_size)

# 将原始文本数据转换为数字形式的序列
x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data)))
x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data)))