在Keras中使用Embedding層，可以通過以下步驟實現：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim, output_dim, input_length))
在上面的代碼中：
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
在訓練過程中，Embedding層會學習將輸入數據映射到嵌入空間中的表示。通過使用Embedding層，可以將高維稀疏的輸入數據轉換為低維稠密的嵌入表示，從而提高模型的性能和泛化能力。
