在pycharm中，建立attemtion模型该如何编写完整的、预测结果精度较高代码？

在PyCharm中构建注意力机制模型通常涉及深度学习库如TensorFlow或PyTorch，以Keras为例，这是一个高级API，可以简化模型创建过程。以下是使用Keras构建一个简单的Transformer注意力模型并训练的步骤：

1. **安装所需库**:

   pip install tensorflow numpy pandas keras tensorflow-addons

2. **导入必要的模块**:

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, MultiHeadAttention, Dense, LayerNormalization, Dropout
   from tensorflow.keras.models import Model
   from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
   from tensorflow.keras.utils import to_categorical

3. **定义模型结构**:

   def create_attention_model(input_shape, num_classes):
       inputs = Input(shape=input_shape)
       
       # Embedding层
       x = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(inputs)
       
       # 添加多头注意力层
       attention_output = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=key_dim)([x, x])
       attention_output = Dropout(dropout_rate)(attention_output)
       x = LayerNormalization()(x + attention_output)
       
       # 可选添加其他层，比如全局平均池化或全连接层
       x = GlobalAveragePooling1D()(x)  # 或者 Flatten()(x)
       outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

       model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
       return model

4. **准备数据**:
- 加载文本数据，分词，编码成数字序列
- 对齐序列长度，填充或截断
- 划分训练集和测试集

5. **模型编译与训练**:

   model = create_attention_model(input_shape=(maxlen,), num_classes=num_classes)
   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

   model.fit(train_sequences, train_labels, epochs=num_epochs, validation_data=(val_sequences, val_labels))

6. **评估模型**:

   test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_sequences, test_labels)
   print(f"Test accuracy: {test_accuracy}")

注意：这里的`vocab_size`, `embedding_dim`, `num_heads`, `key_dim`, `dropout_rate`, `maxlen`, `num_classes`, `epochs`等都需要根据实际项目调整。