哦哦，原来是这样，他的索引值等于他的标签值这就说明预测对了，这里我还有几个问题想问一下：
1.不管实际意义，理论上输出 1 个维度也是可以的，但这里报 nan 的信息，是不是在定义 NLP 类时 output = tf.nn.softmax (x) 这里的问题？
2.初始化阈值和权值只能在 tf.keras.layers.Dense 里使用 kernel/bias_initializer 对该层生效，有没有对整个 model 里的所有层生效的方法？
3.假如我构建含很多个隐藏层的方法，不可能在定义 NLP 类时一个一个去定义层，想过用循环写，但是层的变量名是动态的，这好像不太好实现，请问还有更便捷的方法吗？