写一个CNN中加入tf.keras.layers.Attention层的代码

以下是使用tf.keras.layers.Attention层的CNN代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义Attention层
class Attention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(Attention, self).__init__()
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.V = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, features, hidden):
        hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
        score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
        attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
        context_vector = attention_weights * features
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
        return context_vector, attention_weights

# 将Attention层添加到CNN模型中
units = 64
attention_layer = Attention(units)
attention_result, attention_weights = attention_layer(model.output)

# 定义新的输出层
output = tf.keras.layers.Dense(10)(attention_result)

# 定义新的模型
model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

这个CNN模型包含了两个卷积层、两个池化层、一个全连接层、一个Dropout层和一个输出层。在模型的输出层之前，我们添加了一个Attention层，用于对CNN特征图进行加权平均，以提高模型的性能。注意，我们使用了tf.expand_dims函数将隐藏状态的维度扩展到2维，以便与特征图进行加权平均。