用TensorFlow搭建一个LSTM框架，含有注意力机制

好的，以下是用TensorFlow搭建一个带有注意力机制的LSTM框架的代码：

import tensorflow as tf

class AttentionLSTM(tf.keras.Model):
    def __init__(self, hidden_size, attention_size):
        super(AttentionLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.attention_size = attention_size
        
        # LSTM layer
        self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(self.hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
        
        # Attention layer
        self.attention_W = tf.keras.layers.Dense(self.attention_size)
        self.attention_U = tf.keras.layers.Dense(self.attention_size)
        self.attention_v = tf.keras.layers.Dense(1)
        
        # Output layer
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
        
    def call(self, inputs, hidden_state, cell_state):
        # LSTM layer
        lstm_output, last_hidden_state, last_cell_state = self.lstm(inputs, initial_state=[hidden_state, cell_state])
        
        # Attention layer
        attention_score = self.attention_v(tf.nn.tanh(self.attention_W(lstm_output) + self.attention_U(last_hidden_state)))
        attention_weights = tf.nn.softmax(attention_score, axis=1)
        attention_output = tf.reduce_sum(attention_weights * lstm_output, axis=1)
        
        # Output layer
        output = self.output_layer(attention_output)
        
        return output, last_hidden_state, last_cell_state

这个模型有一个LSTM层、一个注意力层和一个输出层。在调用模型的时候，需要传入LSTM的输入序列、上一个时间步的隐藏状态和细胞状态。模型会返回当前时间步的输出、当前时间步的隐藏状态和细胞状态。在这个模型中，注意力机制是通过一个Dense层实现的。首先，用这个Dense层将LSTM输出的每个时间步的向量转换成一个注意力分数，然后用softmax函数将这些分数归一化，得到每个时间步的注意力权重。最后，将这些权重和对应的LSTM输出向量相乘，得到注意力输出。