python定义attention_3d_block

在Python中，可以使用以下代码定义一个3D注意力块（attention block）：

import tensorflow as tf

def attention_3d_block(inputs, time_steps):
    # Inputs shape: (batch_size, time_steps, input_dim)
    input_dim = int(inputs.shape[-1])
    
    # Compute attention scores
    attention_scores = tf.keras.layers.Dense(units=time_steps, activation='softmax')(inputs)
    
    # Apply attention scores to input sequence
    attention_output = tf.keras.layers.Dot(axes=(1, 1))([attention_scores, inputs])
    
    return attention_output

这个函数接收一个3D张量`inputs`，形状为`(batch_size, time_steps, input_dim)`，其中`time_steps`是时间步数，`input_dim`是输入维度。它通过一个全连接层计算注意力分数（attention scores），然后将注意力分数应用于输入序列，得到注意力输出（attention output）。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据需要进行修改和扩展。