TensorFlow中的embedding层用于将离散的输入数据（如单词、类别等）映射到连续的表示空间中，从而将高维稀疏的数据转换为低维稠密的表示，以便神经网络能够更好地处理和学习这些数据。通过embedding层，模型可以学习到输入数据之间的语义关系，从而提高模型的泛化能力和性能。embedding的作用包括降维、提取特征、学习数据之间的语义关系等。
