Sure, here's an updated version of the code based on our discussions:
```python
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, LSTM, SpatialDropout1D, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Bidirectional, Attention, GlobalAveragePooling1D
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.initializers import Constant
from gensim.models import KeyedVectors
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.callbacks import EarlyStopping

# Specify the GPU device to use
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# Load the training data
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')

# Extract the text and labels from the training data
texts = train_data['text']
labels = train_data['label']

# Convert the labels to categorical
labels_categorical = to_categorical(labels)

# Define the maximum number of words to use in the model
max_words = 100000

# Create a tokenizer to tokenize the text data
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Pad the sequences to a maximum length of 1000 words
maxlen = 1000
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

# Load the pre-trained Word2Vec model using KeyedVectors
model_path = 'path/to/word2vec.bin'
w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)

# Define the embedding dimensions
embedding_dim = 300

# Create an embedding matrix for the words in the tokenizer
num_words = min(max_words, len(tokenizer.word_index)) + 1
embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedding_dim))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
    if i >= max_words:
        continue
    try:
        embedding_vector = w2v_model[word]
        embedding_matrix[i] = embedding_vector
    except KeyError:
        # Word not in pre-trained model, so use random vector instead
        embedding_matrix[i] = np.random.normal(scale=0.6, size=(embedding_dim,))

# Define the model architecture
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words,
                    embedding_dim,
                    embeddings_initializer=Constant(embedding_matrix),
                    input_length=maxlen,
                    trainable=False))
model.add(SpatialDropout1D(0.4))
model.add(Conv1D(64, 5, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=4))
model.add(Bidirectional(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=True)))
model.add(Attention())
model.add(GlobalAveragePooling1D())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(8, activation='softmax'))

# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# Define early stopping criteria
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# Train the model on the training data using the GPU
with tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(X, labels_categorical, batch_size=64, epochs=15, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])

# Load the test data
test_data =
```
논의한 내용을 바탕으로 업데이트된 코드 버전이 있습니다:
'''python
임포트 텐서플로우를 tf로
from keras.models import Sequential
keras.layers에서 밀도, 드롭아웃, 임베딩, LSTM, SpatialDropout1D, Conv1D, MaxPooling1D, 플랫텐, 양방향, 주의, GlobalAveragePooling1D를 가져옵니다.
keras.optimizers에서 Adam을 가져옵니다.
keras.utils에서 to_categorical을 임포트합니다.
keras.preprocessing.text에서 Tokenizer를 가져옵니다.
keras.preprocessing.sequence에서 pad_sequences 임포트
keras.initializers에서 Constant를 임포트합니다.
gensim.models에서 KeyedVectors를 가져옵니다.
팬더를 pd로 임포트
numpy를 np로 가져옵니다.
keras.callbacks에서 EarlyStopping을 임포트합니다.

# 사용할 GPU 디바이스 지정
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# 훈련 데이터 로드
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')

# 훈련 데이터에서 텍스트와 라벨을 추출합니다.
text = train_data['text']
labels = train_data['label']

# 레이블을 범주형으로 변환
labels_categorical = to_categorical(labels)

# 모델에서 사용할 최대 단어 수를 정의합니다.
max_words = 100000

# 텍스트 데이터를 토큰화할 토큰화기를 생성합니다.
토큰화기 = 토큰화기(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
시퀀스 = 토큰라이저.텍스트_투_시퀀스(텍스트)

# 시퀀스를 최대 1000단어 길이로 채웁니다.
maxlen = 1000
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

# 키드벡터를 사용하여 사전 훈련된 Word2Vec 모델을 로드합니다.
model_path = 'path/to/word2vec.bin'
w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=True)

# 임베딩 치수 정의
embedding_dim = 300

# 토큰화기의 단어에 대한 임베딩 행렬을 생성합니다.
num_words = min(max_words, len(tokenizer.word_index)) + 1
embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedding_dim))
for word, i in tokenizer.word_index.items():
    if i >= max_words:
        계속
    try:
        embedding_vector = w2v_model[word]
        embedding_matrix[i] = embedding_vector
    키 에러를 제외합니다:
        # 사전 학습된 모델에 단어가 없으므로 대신 무작위 벡터를 사용하세요.
        embedding_matrix[i] = np.random.normal(scale=0.6, size=(embedding_dim,))

# 모델 아키텍처 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words,
                    embedding_dim,
                    embeddings_initializer=Constant(embedding_matrix),
                    input_length=maxlen,
                    trainable=False))
model.add(SpatialDropout1D(0.4))
model.add(Conv1D(64, 5, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=4))
model.add(Bidirectional(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=True)))
model.add(Attention())
model.add(GlobalAveragePooling1D())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(8, activation='softmax'))

# 모델 컴파일
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# 조기 중지 기준 정의
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# GPU를 사용하여 훈련 데이터로 모델 훈련하기
tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(X, labels_categorical, batch_size=64, epochs=15, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])

# 테스트 데이터 로드
test_data =
```