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这个模型的字典为valid_chars = {x:idx+1 for idx, x in enumerate(set(''.join(X)))} max_features = len(valid_chars) + 1 maxlen = np.max([len(x) for x in X])怎么实现get_config，用model.save

您可以使用 `get_config()` 方法从此模型中获得其配置信息。另外，您也可以使用 `model.save(filepath)` 将整个模型保存到文件中，然后使用 `load_model(filepath)` 从文件中加载模型。以下是使用 `get_config()` 和 `model.save()` 方法的示例代码：

# 获取模型配置信息
model_config = build_model(max_features, maxlen).get_config()

# 保存模型到文件
model = build_model(max_features, maxlen)
model.save('my_model.h5')

# 从文件中加载模型，并获取其配置信息
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
loaded_model_config = loaded_model.get_config()

请注意，`model.save()` 方法将保存整个模型，包括其权重、结构和优化器状态。如果您仅需要保存模型的配置，您可以使用 `model.to_json()` 方法将模型结构保存到 JSON 格式的字符串中，而不是保存到文件中。然后，您可以使用 `tf.keras.models.model_from_json()` 方法从 JSON 字符串中加载模型结构。