对单一时序输入对时序和维都做attention举例，keras

好的，以下是一个简单的示例代码，使用Keras实现单向的时序attention模型：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Dot
from keras.models import Model
import numpy as np

# 定义输入层
input_seq = Input(shape=(None, 10))  # 时序输入
input_vec = Input(shape=(20,))  # 维度输入

# 定义LSTM层
lstm_output = LSTM(units=64, return_sequences=True)(input_seq)  # 返回每个时刻的输出

# 定义attention层
score = Dot(axes=[2, 1])([lstm_output, input_vec])  # 计算注意力分数
attention_weights = Dense(units=1, activation='softmax')(score)  # 计算注意力权重
context_vector = Dot(axes=[1, 1])([lstm_output, attention_weights])  # 计算上下文向量

# 定义输出层
output = concatenate([context_vector, input_vec])
output = Dense(units=32, activation='relu')(output)
output = Dense(units=1, activation='sigmoid')(output)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_seq, input_vec], outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 生成随机数据
X_seq = np.random.rand(10, 5, 10)  # 10个时刻，每个时刻5个序列，每个序列10维
X_vec = np.random.rand(10, 20)  # 10个向量，每个向量20维
Y = np.random.randint(2, size=(10, 1))  # 10个二分类标签

# 训练模型
model.fit([X_seq, X_vec], Y, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们定义了一个包含输入层、LSTM层、attention层和输出层的模型。其中，输入层包含两个输入，分别是时序输入和维度输入。LSTM层接收时序输入，并返回每个时刻的输出。attention层计算每个时刻的注意力分数，并计算加权后的上下文向量。输出层将上下文向量和维度输入拼接起来，最终输出一个二分类结果。

需要注意的是，在这个示例中，我们使用了Keras的函数式API来构建模型。同时，我们使用了Dot和Dense层来实现attention机制。具体来说，我们使用Dot层计算了每个时刻的注意力分数，并使用Dense层计算了每个时刻的注意力权重。最后，我们又使用Dot层计算了加权后的上下文向量。

当然，这只是一个简单的示例，实际中的attention模型可能会更加复杂。但是，这个示例可以帮助你了解如何在Keras中实现单向的时序attention模型。