对一个时序输入，对timestep和维都计算attention并输出合并结果，keras举例

可以使用Keras中的`Attention`层来实现对时序输入进行attention计算和合并。以下是一个示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Attention, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input1 = Input(shape=(timesteps, input_dim))
input2 = Input(shape=(timesteps, input_dim))

# 定义LSTM层
lstm = LSTM(units=hidden_dim, return_sequences=True)

# 对两个输入进行LSTM编码
encoded1 = lstm(input1)
encoded2 = lstm(input2)

# 定义Attention层
attention = Attention()

# 对两个编码结果进行attention计算和合并
merged = Concatenate(axis=-1)([attention([encoded1, encoded2]), encoded1])

# 定义输出层
output = Dense(units=output_dim)(merged)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

在上面的代码中，首先定义了两个输入层 `input1` 和 `input2`，分别代表两个时序输入。然后使用LSTM层对两个输入进行编码，得到 `encoded1` 和 `encoded2`。接着定义了一个 `Attention` 层，用于计算并合并 `encoded1` 和 `encoded2` 的信息。最后使用 `Concatenate` 层将attention计算结果和 `encoded1` 进行合并，并通过 `Dense` 层输出模型的预测结果。