写一个计算时序timestep和维做attention的例子，keras

下面是一个基于Keras框架的计算时序timestep和维度做attention的例子：

import keras.backend as K
from keras.layers import Input, Dense, dot, Activation, concatenate, LSTM
from keras.models import Model

# 定义模型输入和输出的维度
input_dim = 100
output_dim = 50
timesteps = 20

# 定义输入
inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim))

# 定义LSTM层
lstm_out = LSTM(output_dim, return_sequences=True)(inputs)

# 定义attention层
attention_weights = Dense(1, activation='tanh')(lstm_out)
attention_weights = Activation('softmax')(attention_weights)
attention = dot([attention_weights, lstm_out], axes=[1, 1])
attention = concatenate([attention, lstm_out], axis=-1)

# 定义输出
output = Dense(output_dim, activation='relu')(attention)

# 建立模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)

# 打印模型结构
model.summary()

这个模型包括一个LSTM层和一个自定义的attention层。输入是一个形状为（batch_size, timesteps, input_dim）的Tensor，其中timesteps表示时间步长，input_dim表示特征维度。LSTM层输出的形状为（batch_size, timesteps, output_dim），其中output_dim是LSTM层的输出维度。attention层首先将LSTM层的输出通过一个全连接层映射到一个标量上，然后通过一个softmax函数计算每个时间步的权重，最后将权重与LSTM层的输出做加权平均，得到attention向量。最后，将attention向量与LSTM层的输出拼接起来，并通过一个全连接层输出最终结果。