北京大学_anaconda安装教程_激活函数与loss的梯度_中国AI数据

vocab_processor = learning.preprocessing。VocabularyProcessor（sentence_size，min_frequency = min_word_freq）vocab_processor.fit_transform（文本） embedding_size = len（vocab_processor.vocabulary_） 现在我们将数据拆分为一个训练集和一个测试集：train_indices = np.random.choice（len（texts），round（len（texts）* 0.8），replace = False） test_indices = np.array（list（set（set（range（len（texts）））-set（train_indexs））））texts_train = [x表示ix，x表示枚举（文本）（如果train_index表示ix）texts_test = [x表示ix，如果在test_索引中为ix，则为x（枚举（文本））target_train = [对于ix，如果在train_索