我想对时间序列数据进行注意力机制，请发给我基于TensorFlow的代码

以下是基于TensorFlow的时间序列注意力机制的代码：

import tensorflow as tf

class TimeAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(TimeAttention, self).__init__()
        self.units = units
        
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.V = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, values):
        query = tf.expand_dims(values[:, -1, :], axis=1)
        score = self.V(tf.nn.tanh(self.W1(values) + self.W2(query)))
        attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1)
        context_vector = attention_weights * values
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
        return context_vector
    
class TimeSeriesModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, time_steps, n_features):
        super(TimeSeriesModel, self).__init__()
        self.attention = TimeAttention(10)
        self.rnn_layer = tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True)
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        x = self.attention(inputs)
        x = self.rnn_layer(tf.expand_dims(x, axis=1))
        x = self.output_layer(x)
        return tf.squeeze(x, axis=1)

这个代码实现了一个具有时间序列注意力机制的循环神经网络（LSTM），可以用于序列预测任务。其中，`TimeAttention`类实现了时间序列的注意力机制，`TimeSeriesModel`类则使用该注意力机制和LSTM层进行了序列预测。