写一个注意力机制cnn-lstm预测模型

下面是一个使用注意力机制的CNN-LSTM预测模型的示例代码：

from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, LSTM, Dense, Multiply

# 定义输入形状
input_shape = (None, 6, 1)

# 创建输入层
input_layer = Input(shape=input_shape)

# 添加卷积层
conv_layer = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(input_layer)

# 添加池化层
pooling_layer = MaxPooling1D(pool_size=1)(conv_layer)

# 添加展平层
flatten_layer = Flatten()(pooling_layer)

# 添加LSTM层
lstm_layer = LSTM(4, activation='relu')(flatten_layer)

# 定义注意力权重层
attention_weights = Dense(1, activation='tanh')(lstm_layer)
attention_weights = Flatten()(attention_weights)
attention_weights = Multiply()([lstm_layer, attention_weights])

# 添加输出层
output_layer = Dense(6)(attention_weights)

# 创建模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mae'])

在上述模型中，我们使用了一个注意力权重层来增强LSTM层的表达能力。注意力权重层将LSTM层的输出作为输入，通过一个全连接层生成一个注意力权重向量。然后将该注意力权重向量与LSTM层的输出进行逐元素相乘，以增强关注重要特征的能力。最后，通过一个全连接层进行最终的预测输出。

请注意，上述代码仅是一个示例，具体的模型架构和超参数可能需要根据实际问题进行调整和优化。另外，训练数据和其他必要的代码（例如数据预处理、训练过程等）也需要根据你的具体需求进行补充。