emb_init = tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.01)
fc_layer = tf.contrib.layers.fully_connected
1.tf.truncated_normal
tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成張量的維度，mean是均值，stddev是標準差 從
截斷的正態分佈中輸出隨機值
生成的值服從具有指定平均值和標準偏差的正態分佈，如果生成的值大於平均值
2個標準偏差的值則丟棄重新選擇。
2.fully_connected全連線層需要注意的是inputs引數，一般是二維的形式[batch_size, depth]，而前面卷積的結果，一般是[batch_size, height, width, channels]的形式，所以需要做乙個flatten操作後再傳給fully_connected。
一般在fc之後還會做dropout
3.tf.sequence_mask（lengths, maxlen=none,dtype=tf.bool,name=none）
函式tensorflow張量變換函式
函式引數
lengths：整數張量，其所有值小於等於maxlen。
maxlen：標量整數張量，返回張量的最後維度的大小；預設值是lengths中的最大值。
dtype：結果張量的輸出型別。
name：操作的名字。
函式返回值
形狀為lengths.shape + (maxlen,)的mask張量，投射到指定的dtype。
函式中可能存在的異常
valueerror：如果maxlen不是標量。
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