預訓練的詞嵌入
我們對解壓後的檔案（乙個 .txt 檔案）進行解析，構建乙個將單詞（字串）對映為其向
量表示（數值向量）的索引。
**清單 6-10 解析 glove 詞嵌入檔案
glove_dir = '/users/fchollet/downloads/glove.6b'
embeddings_index = {}
f = open(os.path.join(glove_dir, 'glove.6b.100d.txt'))
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
embeddings_index[word] = coefs
f.close()
print('found %s word vectors.' % len(embeddings_index))
本例中僅使用10000個單詞，
接下來，需要構建乙個可以載入到 embedding 層中的嵌入矩陣。它必須是乙個形狀為
(max_words, embedding_dim) 的矩陣，對於單詞索引（在分詞時構建）中索引為 i 的單詞，
這個矩陣的元素 i 就是這個單詞對應的 embedding_dim 維向量。注意，索引 0 不應該代表任何
單詞或標記，它只是乙個佔位符。
**清單 6-11 準備 glove 詞嵌入矩陣
embedding_dim = 100
embedding_matrix = np.zeros((max_words, embedding_dim))
for word, i in word_index.items():
if i < max_words:
embedding_vector = embeddings_index.get(word)
if embedding_vector is not none:
embedding_matrix[i] = embedding_vector
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