写一个注意力机制CNN-LSTM预测模型使用model = Sequential()

当使用注意力机制的CNN-LSTM预测模型时，可以按照以下方式构建模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, LSTM, TimeDistributed, RepeatVector, Multiply

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加CNN层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加LSTM层
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))

# 添加注意力机制
model.add(RepeatVector(num_timesteps))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(Multiply())
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

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

在上述代码中，我们首先定义了一个Sequential模型。然后，我们添加了一个CNN层，其中包括一个Conv2D层和一个MaxPooling2D层，用于提取图像特征。

接下来，我们添加了一个TimeDistributed层，用于将每个时间步的输出展平。然后，我们添加了一个LSTM层，用于对序列进行建模。

为了引入注意力机制，我们通过添加RepeatVector层将LSTM的输出复制多次，然后再添加一个LSTM层。接着，我们使用Multiply层将两个LSTM层的输出逐元素相乘，从而引入了注意力机制。最后，我们将输出展平，并添加一个全连接层和一个softmax层，用于进行分类。

最后，我们使用compile函数编译模型，并指定损失函数、优化器和评估指标。你可以根据实际情况进行调整和修改。