R = tf.keras.layers.Reshape((sequence_length, 1, 1), name='R')(input_data)

这段代码使用了 Keras 中的 Reshape 层，将输入数据的形状从 (batch_size, sequence_length, embedding_dim) 转换为 (batch_size, sequence_length, 1, 1)。其中，sequence_length 是序列的长度，embedding_dim 是词嵌入的维度。这个 Reshape 的目的可能是将数据转换为 2D 卷积网络所需要的输入形状，因为 2D 卷积网络需要的输入形状是 (batch_size, height, width, channels)。在这里，我们将 height 和 width 都设置为 1，将 channels 设置为 1，因为我们只需要对序列进行卷积，不需要考虑图像的高度和宽度。