tensorflow如何将数组中的元素按照字典中的向量进行赋值？

图中input为一个64*10的数组，数组中的所有值为1到1000的整数，embedding_weights为一个字典，字典中的数值为1到1000，每一个数值对应一个300维的向量。请问一下tensorflow中如何能实现将input中的所有数值对应换成字典embedding_weights中的向量，从而变成一个64*10*300大小的数组呢？

https://blog.csdn.net/myjiayan/article/details/74602145

这个问题有两个解决方法：
1，在转化为tensor之前用python正常处理dict和array的方式来处理数据，然后转化为tensor的形式即可；
2，利用函数tf.nn.embedding_lookup即可实现。