添加tf.keras.layers.Attention 到rnn5 = LSTM(units=3 ,activation="tanh", return_sequences=True)(input4) rnn5 = Dense(1)(rnn5)，怎么写

可以这样写：

from tensorflow.keras.layers import Attention

rnn5 = LSTM(units=3, activation="tanh", return_sequences=True)(input4)
attn = Attention()([rnn5, rnn5])
rnn5 = Dense(1)(attn)

这里我们首先导入了 `Attention` 层，然后将 `LSTM` 层的输出作为 `Attention` 层的输入，并将 `LSTM` 的输出作为 `Attention` 层的两个输入（因为我们使用的是 self-attention，即将一个序列中的每个元素与序列中的其他元素进行比较）。最后，将 `Attention` 层的输出作为 `Dense` 层的输入。