给出一个使用keras神经网络模型的对 25653维one hot文本分类代码

以下是一个使用 Keras 模型进行 25653 维 one-hot 文本分类的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
import numpy as np

# 准备数据
train_data = np.random.randint(2, size=(1000, 25653))
train_labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(25653,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels,
          batch_size=128,
          epochs=20,
          verbose=1,
          validation_split=0.2)

# 使用模型进行预测
test_data = np.random.randint(2, size=(5, 25653))
predictions = model.predict(test_data)

print(predictions)

在上面的代码中，我们使用了一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的简单神经网络。输入层的大小为 25653，是我们的 one-hot 编码的文本向量的长度。隐藏层的大小为 512，使用 ReLU 激活函数。输出层的大小为 10，使用 softmax 激活函数进行多分类。在训练模型时，我们使用了 RMSprop 优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。在预测时，我们将测试数据传递给模型，并得到预测结果。