# 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 # 定义时间步注意力机制 attention_time1 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(input_data1) attention_time1 = Activation('softmax')(attention_time1) context_time1 = Dot(axes=1)([attention_time1, input_data1]) # 定义维度注意力机制 attention_dim1 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time1) attention_dim1 = Activation('softmax')(attention_dim1) context_dim1 = Dot(axes=1)([attention_dim1, context_time1]) lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim1) # 加入LSTM层 lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1) lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1)

这段代码是用来定义一个基于注意力机制的 LSTM 模型。该模型包含两个注意力机制，一个是时间步注意力机制，另一个是维度注意力机制。其中，时间步注意力机制是通过 TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh')) 和 Activation('softmax') 来实现的，用于对输入数据的不同时间步进行加权；维度注意力机制是通过 Dense(input_dim1, activation='tanh') 和 Activation('softmax') 来实现的，用于对不同维度的特征进行加权。最终，经过 LSTM 层处理后，输出结果经过两个全连接层（Dense）进行处理，分别使用了 relu 和 tanh 激活函数。