lstm注意力机制代码

下面是一个简单的LSTM注意力机制的代码示例：

import tensorflow as tf

class AttentionLSTM(tf.keras.Model):
    def __init__(self, units):
        super(AttentionLSTM, self).__init__()
        self.units = units
        self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=self.units, return_sequences=True)
        self.attention = tf.keras.layers.Attention()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(1, activation='tanh')

    def call(self, inputs):
        lstm_output = self.lstm(inputs)
        attention_output = self.attention([lstm_output, lstm_output])
        attention_output = self.dense(attention_output)
        attention_output = tf.squeeze(attention_output, axis=-1)
        attention_weights = tf.nn.softmax(attention_output, axis=1)
        weighted_output = tf.multiply(lstm_output, tf.expand_dims(attention_weights, axis=-1))
        output = tf.reduce_sum(weighted_output, axis=1)
        return output

这个模型包含一个LSTM层、注意力层和一个全连接层。在`__init__`函数中，我们定义了这些层，并设置它们的超参数。在`call`函数中，我们将输入数据输入到LSTM层中，然后将LSTM的输出作为输入传递给注意力层。这里我们使用了self-attention机制，因此注意力层的两个输入都是LSTM层的输出。接下来，我们将注意力层的输出传递给一个全连接层，将其转换为一个具有单个输出的张量。然后，我们通过压缩最后一个维度来删除这个张量中的多余维度，并通过softmax函数计算注意力权重。最后，我们将注意力权重应用于LSTM层的输出，得到一个加权的输出向量，然后将其相加并返回。