#构建 RNN/LSTM/GRU 模型 # 构建模型 model2 = Sequential() # 添加 RNN/LSTM/GRU 层 model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True, input_shape=(train_X.shape[1], 1))) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True)) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512)) model2.add(Dropout(0.2)) #在模型中添加Attention层 model2.add(Attention()) # 添加全连接层 model2.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model2.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')中attention层应该输入什么，代码举例

在模型中添加 Attention 层需要输入上一层的输出，即 LSTM 的输出。代码示例如下：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Dropout
from keras.models import Model
from keras_self_attention import SeqSelfAttention

inputs = Input(shape=(train_X.shape[1], 1))

# 添加 LSTM 层
lstm1 = LSTM(units=512, return_sequences=True)(inputs)
dropout1 = Dropout(0.2)(lstm1)
lstm2 = LSTM(units=512, return_sequences=True)(dropout1)
dropout2 = Dropout(0.2)(lstm2)
lstm3 = LSTM(units=512)(dropout2)
dropout3 = Dropout(0.2)(lstm3)

# 在模型中添加 Attention 层
attention = SeqSelfAttention(units=128)(dropout3)

# 添加全连接层
outputs = Dense(units=1)(attention)

# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

其中，使用了 `keras-self-attention` 库中的 `SeqSelfAttention` 层来实现 Attention。注意，这里的 `units` 参数指定的是 Attention 层的输出维度。