vectorize_sequences

`vectorize_sequences`是一个函数，常用于将文本或序列数据转换为数值向量的过程。在自然语言处理和机器学习任务中，我们需要将文字表示成数值形式才能进行后续的处理和分析。`vectorize_sequences`函数可以将输入的文本或序列转化为固定长度的数值向量，便于后续的特征提取和模型训练。

以下是一个示例代码，演示如何通过`vectorize_sequences`函数将文本转换为数值向量：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 假设我们有一组文本数据
texts = ['I love coding', 'Machine learning is fascinating']

# 创建一个Tokenizer对象，并使用fit_on_texts方法学习文本中的词汇
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)

# 使用texts_to_sequences方法将文本转换为序列
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# 使用pad_sequences方法将序列填充到相同的长度
max_length = 6
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length)

print(padded_sequences)

输出结果为：

[[0 0 0 1 2 3]
 [0 0 4 5 6 7]]