因此，正如评论中所说，事实证明我只需要这样做
one_hot_encoding。
当我使用tf.keras.backend进行one_hot编码时，它引发了我在问题中更新的错误。
然后我尝试将
to_categorical(sent_wids, num_classes=VOCAB_SIZE)其修复（但是面对
memoryerror：D却是另一回事）！！！
我还应该提到我尝试了一下
sparse_categorical_crossentropy，
one_hot_encoding尽管它没有用！
谢谢你的帮助：）
