请在Deep CFD的网络上添加attention机制，给出paddle的示例代码

好的，以下是一个在Deep CFD网络中添加attention机制的Paddle示例代码：

import paddle
import paddle.nn as nn

class Attention(nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(axis=1)

    def forward(self, input, hidden):
        max_len = input.shape[0]
        attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1])
        for i in range(max_len):
            attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden)
        attn_weights = self.softmax(attn_energies)
        context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0)
        return context.unsqueeze(0)

    def score(self, input, hidden):
        energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1))
        return energy

class DeepCFD(nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(DeepCFD, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True)
        self.attention = Attention(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
        context = self.attention(output, hidden[-1])
        output = self.fc(context)
        return output

在这个示例中，我们定义了一个Attention层和一个DeepCFD模型。Attention层将输入和隐藏状态连接起来，使用一个线性层计算得分，然后使用softmax函数计算权重。最后，将权重应用于输入并计算加权平均值，从而得到上下文向量。在DeepCFD模型中，我们使用LSTM层将输入序列传递给模型，然后使用Attention层计算上下文向量，并将其传递给一个全连接层，得到最终输出。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体应用场景进行修改。