帮我构建一个结构，要求，先经过一个卷积层，然后经过一个多头注意力机制，最后再经过一个卷积层

好的，我可以为您构建一个结构，如下所示：

输入 -> 卷积层 -> 多头注意力机制 -> 卷积层 -> 输出

其中，卷积层和多头注意力机制都是常见的神经网络层，可以通过调整它们的参数来实现不同的功能。具体的实现可以参考以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MultiHeadAttention

# 输入
inputs = tf.keras.Input(shape=(None, input_dim))

# 卷积层
conv1d = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(inputs)

# 多头注意力机制
attention = MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=64)(conv1d, conv1d)

# 卷积层
conv1d = Conv1D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(attention)

# 输出
outputs = conv1d

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这个模型输入是一个形状为 `(batch_size, sequence_length, input_dim)` 的张量，其中 `batch_size` 表示批次大小，`sequence_length` 表示序列长度，`input_dim` 表示每个时间步的输入维度。在这个模型中，我们首先使用一个卷积层对输入进行特征提取，然后使用一个多头注意力机制来学习序列之间的关系，最后再使用一个卷积层对输出进行加工，得到最终的结果。