循环神经网络RNN文本分类
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。
RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据‘人的认知是基于过往的经验和记忆‘这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种记忆功能。
RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
本章我们将利用RNN对影评数据进行情感分类分析，根据评论的内容，将评论分为好/坏两类。
映射表的制作
#导库
import os
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import tensorflow as tf
import num