如何在keras中加入注意力机制

在Keras中加入注意力机制可以使用Keras自定义层（Custom Layer）来实现。以下是一个使用注意力机制的自定义层的示例代码：

import keras.backend as K
from keras.layers import Layer

class Attention(Layer):
    
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Attention, self).__init__(**kwargs)
    
    def build(self, input_shape):
        self.W = self.add_weight(name='att_weight', shape=(input_shape[-1], 1),
                                 initializer='normal', trainable=True)
        super(Attention, self).build(input_shape)
    
    def call(self, x):
        e = K.tanh(K.dot(x, self.W))
        a = K.softmax(e, axis=1)
        output = x * a
        return K.sum(output, axis=1)
    
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], input_shape[-1])

在这个自定义层中，我们使用了一个注意力权重矩阵W来计算每个输入向量的权重，然后将输入向量乘以权重，最后将所有加权后的向量相加得到输出。在这个例子中，我们使用了tanh函数和softmax函数来计算权重。

要在Keras模型中使用这个自定义层，可以将它作为一个普通的Keras层添加到模型中：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Attention())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在这个例子中，我们首先添加了一个全连接层，然后添加了注意力层，最后添加了一个softmax层。注意力层将输入向量的维度从100降到了64。