input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) 要对trainX1.shape[1], trainX1.shape[2] 计算attention, 用dot如何表示？keras

在 Keras 中使用 dot 进行 Attention 计算可以通过以下代码实现：

from keras.layers import Dot, Activation

# 定义输入
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]))

# 定义 Attention 权重
attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, some_other_input])

# 计算加权和
weighted_input = Dot(axes=[2, 1])([attn_weights, input1])

# 通过激活函数进行归一化
attn_weights = Activation('softmax')(attn_weights)

其中，`some_other_input` 是用于计算 Attention 权重的另一个输入，可以根据具体情况定义。`axes=[2, 2]` 表示对 `input1` 和 `some_other_input` 的最后两个维度进行点积计算，得到 Attention 权重。`axes=[2, 1]` 表示对 `attn_weights` 和 `input1` 的最后两个维度进行点积计算，得到加权和。最后使用 softmax 函数对 Attention 权重进行归一化。