做一个双时序输入，对timestep和维做attention,结果combine输出, keras例子

以下是一个使用Keras实现双时序输入的注意力机制的例子：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Concatenate, Dot, Activation
from keras.models import Model

# 定义输入
input1 = Input(shape=(timestep1, dim))
input2 = Input(shape=(timestep2, dim))

# 构建LSTM层
lstm1 = LSTM(units1, return_sequences=True)(input1)
lstm2 = LSTM(units2, return_sequences=True)(input2)

# 计算注意力权重
attention = Dot(axes=[2, 2])([lstm1, lstm2])
attention = Activation('softmax')(attention)

# 将注意力权重应用于第二个LSTM输出
weighted_sum = Dot(axes=[2, 1])([attention, lstm2])

# 将结果与第一个LSTM输出连接
concatenated = Concatenate(axis=-1)([weighted_sum, lstm1])

# 全连接层输出
output = Dense(units3, activation='sigmoid')(concatenated)

# 创建模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

在这个例子中，我们有两个输入（input1和input2），它们都是时序数据。我们使用两个LSTM层来处理这些输入，然后计算它们之间的注意力权重。最后，我们将注意力权重应用于第二个LSTM输出，并将结果与第一个LSTM输出连接在一起，然后通过一个全连接层输出最终结果。