写一个注意力机制的python代码

以下是一个简单的注意力机制代码示例，用于将输入序列的每个元素与一个特定的向量进行比较，并生成一个注意力权重向量，以便在输出序列中加权地组合输入序列元素。

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出序列
input_seq = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, seq_length, input_dim])
output_seq = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, output_dim])

# 定义注意力向量
attention_vector = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size]), name='attention_vector')

# 定义循环神经网络
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, input_seq, dtype=tf.float32)

# 计算注意力权重
attention_weights = tf.reduce_sum(tf.multiply(outputs, attention_vector), axis=2)
attention_weights = tf.expand_dims(tf.nn.softmax(attention_weights), axis=-1)

# 应用注意力权重
weighted_inputs = tf.multiply(outputs, attention_weights)
context_vector = tf.reduce_sum(weighted_inputs, axis=1)

# 定义输出层
output_layer = tf.layers.Dense(output_dim, activation=tf.nn.relu)
output = output_layer(context_vector)