自适应注意力机制优化CNN-LSTM代码

要在CNN-LSTM模型中入自适应注意力机制，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：根据你的任务和数据集，准备好图像数据和对应的标签。确保图像数据已经经过预处理，例如调整大小、归一化等。

2. 构建CNN模型：首先，构建一个卷积神经网络（CNN）作为图像特征提取器。可以使用一些经典的CNN模型，如VGG、ResNet等。在这个步骤中，你可以选择冻结预训练的权重或者对整个网络进行微调，具体取决于你的数据集和任务。

3. 提取图像特征：使用构建好的CNN模型，将图像数据输入模型中，得到图像的特征表示。这些特征将作为LSTM模型的输入。

4. 构建LSTM模型：构建一个LSTM模型，将上一步中得到的图像特征作为输入。你可以选择使用单层或多层LSTM结构，根据任务的复杂性和数据集的特点进行调整。

5. 引入自适应注意力机制：在LSTM模型中添加自适应注意力机制。可以使用前馈神经网络或其他方式来学习注意力权重。注意力权重可以根据输入的图像特征动态地调整，以便模型能够聚焦于图像中的重要区域。

6. 训练和优化：定义损失函数和优化器，将注意力机制引入的CNN-LSTM模型进行训练。可以使用一些常见的训练技巧，如批量训练、学习率调整等，以提高模型的性能和收敛速度。

7. 测试和评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。可以计算模型在任务指标上的性能，如准确率、精确率、召回率等。

8. 调整和优化：根据评估结果，对模型进行调整和优化。可以尝试不同的网络结构、超参数设置等，以进一步提升模型的性能。

以上是一个大致的步骤，具体的代码实现会根据你选择的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）而有所不同。你可以参考相关的文档和教程，根据自己的需求来实现CNN-LSTM模型并引入自适应注意力机制。