为了将文本转化为模型可以读入的单词序列，需要将这10000个不同的词汇分别映射到0~9999之间的整数编号。下面的辅助程序首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号，然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。数据集共包含了9998个不同的单词词汇，加上稀有词语的特殊符号 和语句结束标记符在内，一共是10000个词汇。数据的下载地址：http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov

在多维 Numpy 数组中，也叫张量（tensor）。一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。它包含的数据几乎总是数值数据，因此它是数字的容器。你可能对矩阵很熟悉，它是二维张量。张量是矩阵向任意维度的推广［注意，张量的维度（dimension）通常叫作轴（axis）］仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D

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环境说明：frp0.56.0。

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