word_vectors = skflow.ops.categorical_variable(X, n_classes=n_words,
embedding_size=EMBEDDING_SIZE, name='words')
word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3)
これは、畳み込みテキスト分類に関するskflowの例です
このコードのパッチをデバッグすると、それがどのように機能するのか説明できません。代わりに事前トレーニング済みの単語埋め込みを使用する方法は?