tf.keras.layers.Attention，怎么用写一个实例

`tf.keras.layers.Attention` 可以用于实现自注意力机制，常用于自然语言处理和语音识别等任务中。以下是一个使用 `tf.keras.layers.Attention` 的示例：

import tensorflow as tf

# 假设有一个输入张量 x，其形状为 (batch_size, seq_len, hidden_size)
x = tf.keras.Input(shape=(seq_len, hidden_size))

# 定义一个注意力层，该层会将输入张量转换为查询（query）、键（key）和值（value）三个张量
# num_heads 表示注意力头的数量，可以自行调整
attn = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=key_dim)

# 将注意力层应用于输入张量 x，得到输出张量 attn_out
# attn_out 的形状为 (batch_size, seq_len, hidden_size)
attn_out = attn(x, x, x)

# 将输出张量 attn_out 传入一个全连接层，得到最终的输出张量 y
y = tf.keras.layers.Dense(units=output_dim)(attn_out)

# 定义一个 Keras 模型，将输入张量 x 转换为输出张量 y
model = tf.keras.Model(inputs=x, outputs=y)

在这个示例中，我们首先定义了一个输入张量 `x`，并将其传入了 `tf.keras.layers.MultiHeadAttention` 层中。`MultiHeadAttention` 层会将输入张量转换为查询、键和值三个张量，并计算它们之间的注意力分数。最终，我们将注意力分数加权求和，得到了一个输出张量 `attn_out`。

接着，我们将 `attn_out` 传入了一个全连接层，得到了最终的输出张量 `y`。最后，我们定义了一个 Keras 模型，将输入张量 `x` 转换为输出张量 `y`。