给我残差注意力机制的python3的代码

残差注意力（Residual Attention）是一种在深度学习模型中使用的注意力机制，特别是在自然语言处理（NLP）的任务中，它通常用于Transformer架构中，以改善信息传递效率。下面是一个简单的Python 3示例，展示了如何在Keras库中实现自注意力层的基础结构，虽然这不是完整的残差注意力，但可以作为起点：

from tensorflow.keras.layers import Layer, Dense, MultiHeadAttention
from tensorflow.keras import Input, Model

class ResidualAttentionLayer(Layer):
    def __init__(self, num_heads=8, key_dim=None, **kwargs):
        super(ResidualAttentionLayer, self).__init__(**kwargs)
        self.num_heads = num_heads
        if key_dim is None:
            self.key_dim = int(self.input_shape[-1] / self.num_heads)
        else:
            self.key_dim = key_dim
        self.query_dense = Dense(key_dim * self.num_heads, use_bias=False)
        self.key_dense = Dense(key_dim * self.num_heads, use_bias=False)
        self.value_dense = Dense(key_dim * self.num_heads, use_bias=False)
        self.output_dense = Dense(self.input_shape[-1])

    def attention(self, query, key, value):
        attention_weights = tf.matmul(query, key, transpose_b=True) / tf.math.sqrt(tf.cast(self.key_dim, tf.float32))
        attention_weights = tf.nn.softmax(attention_weights, axis=-1)
        output = tf.matmul(attention_weights, value)
        return output

    def call(self, inputs):
        query = self.query_dense(inputs)
        key = self.key_dense(inputs)
        value = self.value_dense(inputs)

        attention_output = self.attention(query, key, value)
        residual_output = inputs + attention_output
        return self.output_dense(residual_output)

# 使用示例
input_layer = Input(shape=(None, input_dim))  # 假设input_dim是你输入序列的维度
res_attention = ResidualAttentionLayer(num_heads=4)(input_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=res_attention)

这个例子中，我们首先定义了层，然后创建了一个查询、键和值矩阵，通过注意力计算并加上残差连接。请注意，这只是一个基础版本，实际应用可能需要更复杂的封装和更多的前向传播步骤。