用self attention对一个3维时间序列建模，keras

可以使用Keras中的Self-Attention层对3维时间序列进行建模。以下是一个示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, Dropout, LSTM, TimeDistributed
from keras.layers import Layer
from keras import backend as K
from keras.models import Model

class SelfAttention(Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(SelfAttention, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.W = self.add_weight(name='W', 
                                  shape=(input_shape[-1], self.output_dim),
                                  initializer='uniform',
                                  trainable=True)
        self.b = self.add_weight(name='b',
                                  shape=(self.output_dim,),
                                  initializer='zeros',
                                  trainable=True)
        self.u = self.add_weight(name='u',
                                  shape=(self.output_dim, 1),
                                  initializer='uniform',
                                  trainable=True)
        super(SelfAttention, self).build(input_shape)

    def call(self, x):
        uit = K.tanh(K.bias_add(K.dot(x, self.W), self.b))
        ait = K.softmax(K.squeeze(K.dot(uit, self.u), axis=-1))
        weighted_input = x * K.expand_dims(ait)
        return K.sum(weighted_input, axis=1)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

# Define input layer
inputs = Input(shape=(None, 10))

# Add LSTM layer
lstm = LSTM(64, return_sequences=True)(inputs)

# Add Self-Attention layer
attention = SelfAttention(64)(lstm)

# Add output layer
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(attention)

# Build model
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# Compile model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Print summary of model architecture
model.summary()

在这个示例代码中，我们首先定义了一个自注意力层`SelfAttention`。这个自注意力层的输入是一个3维张量，其中第一维是样本数，第二维是时间步长，第三维是特征数。输出是一个2维张量，其中第一维是样本数，第二维是自注意力层的输出维度。

在模型中，我们首先定义了一个输入层`inputs`，它的形状为`(None, 10)`，其中`None`表示时间步长可以是任意值，`10`表示特征数为10。接下来，我们添加了一个LSTM层`lstm`，并将其返回序列设置为`True`，以便在自注意力层中使用。然后我们添加了一个自注意力层`attention`，它的输出维度为64。最后，我们添加了一个输出层`outputs`，它具有一个sigmoid激活函数，以便输出二分类预测结果。

最后，我们编译模型并打印出其摘要。