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引中为ix，则为x（枚举（目标））] target_test = [对于ix的x，如果test_中的ix为枚举（目标）指数] 自然语言处理接下来，我们声明WOrds的嵌入矩阵。句子翻译将被转换为索引。这些索引将转换为我们可以使用单位矩阵创建的单点编码向量，该向量将为我们的WOrd嵌入的大小。我们将使用该矩阵来查找每个WOrd的稀疏向量，并将它们与稀疏句子vect一起添加。请使用以下代码：identity_mat = tf.diag（tf.ones（shape = [embedding_size]））由于我们最终将要处理逻辑回归以预测垃圾邮件的可能性，因此我们需要声明我们的逻辑回归变量。然后，我们也声明我们的数据placehOlders。重要的是x_data输入的placehOlder应该是整数类型，因为它将被用于我们的单位矩阵的行索引，而TensOrFlOW要求xkdata必须是一个整数： A = tf.Variable（tf.random_normal（shape = [embedding_size，1]））b = tf.Variable（tf.random_normal