用keras lstm写一个带有注意机制的例子，要用keras.Attention

好的，下面是一个使用Keras LSTM和注意力机制的示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Permute, Dot
from keras.layers import RepeatVector, Activation, Lambda
from keras.models import Model

# 定义输入层
input_sequence = Input(shape=(max_len, input_dim), name='input_sequence')
hidden_size = 64

# 定义LSTM层
lstm_out = LSTM(hidden_size, return_sequences=True)(input_sequence)

# 定义注意力机制
attention = Dense(1, activation='tanh')(lstm_out)
attention = Activation('softmax')(attention)
attention = Permute((2, 1))(attention)

# 使用Dot运算将注意力机制和LSTM输出相乘
attention_out = Dot(axes=1)([attention, lstm_out])

# 将注意力机制和LSTM输出连接在一起
concatenated_attention_out = concatenate([attention_out, lstm_out])

# 使用Dense层将连接后的结果转换为最终输出
output = Dense(output_dim, activation='softmax', name='output')(concatenated_attention_out)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_sequence, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

在上面的代码中，我们首先定义了一个输入层，用于接收输入序列。然后我们定义了一个LSTM层来处理输入序列，并返回隐藏状态。接下来，我们使用一个Dense层将LSTM层的输出转换为注意力机制的输入。然后我们使用Activation层将Dense层的输出转换为概率分布，并使用Permute层将概率分布的维度从（batch_size, seq_len, 1）转换为（batch_size, 1, seq_len）。接下来，我们使用Dot层将注意力机制和LSTM输出相乘，得到注意力机制的加权输出。最后，我们将注意力机制的加权输出和LSTM输出连接在一起，并使用Dense层将它们转换为最终输出。

需要注意的是，这里的注意力机制使用的是加性注意力机制，也就是将LSTM输出和注意力机制的权重相乘，而不是使用点积注意力机制。这是因为点积注意力机制容易受到输入向量维度的影响，并且可能导致梯度消失的问题。而加性注意力机制则可以避免这些问题。

最后，我们编译模型并打印出模型结构。注意力机制可以帮助模型更好地关注输入序列中的重要部分，从而提高模型的性能和准确率。