CNN- GRU- Attention进行多变量时序特征提取 tensorflow代码

好的，下面是一个使用TensorFlow实现的CNN-GRU-Attention模型的代码示例：

import tensorflow as tf

class Model(tf.keras.Model):
    def __init__(self, input_shape, num_classes):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu', input_shape=input_shape)
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')
        self.gru = tf.keras.layers.GRU(units=64, return_sequences=True, return_state=True)
        self.attention = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='softmax')
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.conv2(x)
        output, state = self.gru(x)
        attn_weights = self.attention(output)
        context_vector = tf.reduce_sum(attn_weights * output, axis=1)
        output = self.fc(context_vector)
        return output

这个模型同样包括一个卷积层、一个GRU层和一个全连接层。在GRU层后面加上Attention机制，用于提高模型的特征提取能力。可以根据实际需求调整模型的参数和层数。在训练和测试时，需要将数据转换为TensorFlow的Tensor格式，然后使用TensorFlow提供的优化器和损失函数进行训练。