* 填充列表，使其具有相同的长度，再将列表转换成形状为`(samples, word_indices)`的整数张量，然后网络第一层使用能处理这种整数张量的层（即`Embedding`层，本书后面会详细介绍）。 * 对列表进行 one-hot 编码，将其转换为 0 和 1 组成的向量。举个例子，序列`[3, 5]`将会被转换为 10 000 维向量，只有索引为 3 和 5 的元素是 1，其余元素都是 0。然后网络第一层可以用`Dense`层，它能够处理浮点数向量数据。