TensorFlow中的embedding層用于將離散的輸入數據（如單詞、類別等）映射到連續的表示空間中，從而將高維稀疏的數據轉換為低維稠密的表示，以便神經網絡能夠更好地處理和學習這些數據。通過embedding層，模型可以學習到輸入數據之間的語義關系，從而提高模型的泛化能力和性能。embedding的作用包括降維、提取特征、學習數據之間的語義關系等。
