lstm加注意力机制的经典代码

LSTM（长短时记忆网络）加上注意力机制是一种常见的序列建模方法，特别是在处理文本生成、机器翻译等任务时非常有效。这里是一个简单的Python代码片段，使用Keras库实现了一个基本的LSTM模型加上全局注意力机制：

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention

# 定义输入层
input_sequence = Input(shape=(None, input_dim))

# LSTM层
lstm_layer = LSTM(units=128)(input_sequence)

# Attention层
attention_weights = Attention()([lstm_layer, lstm_layer])  # 使用相同的上下文作为查询
context_vector = tf.reduce_sum(attention_weights * lstm_layer, axis=1)  # 计算注意力加权后的上下文向量

# 全连接层
output = Dense(output_dim)(context_vector)

# 创建完整的模型
model = Model(inputs=input_sequence, outputs=output)

在这个例子中，`input_dim`是输入数据每个时间步的特征维度，`units`是LSTM单元的数量，`output_dim`是预测输出的维度。Attention层会根据每个时间步的重要性动态分配权重。

注意，这只是一个基础版本，实际应用中可能还需要添加更多的优化和调整，例如位置编码、注意力机制的自适应计算等。同时，这需要配合相关的数据预处理和训练步骤。