用keras lstm写一个带有注意机制的例子，要用keras.Attention

好的，下面是一个用 Keras 实现带有注意机制的 LSTM 例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义模型输入
inputs = Input(shape=(None, 10))

# 定义 LSTM 层
lstm_out = LSTM(32, return_sequences=True)(inputs)

# 定义注意力层
attention_out = Attention()(lstm_out)

# 定义输出层
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(attention_out)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 打印模型结构
model.summary()

在上面的代码中，我们定义了一个输入形状为 (batch_size, timesteps, input_dim) 的输入层，其中 timesteps 可以是任意长度。然后我们定义了一个 LSTM 层，它的输出形状为 (batch_size, timesteps, 32)，表示输出了 32 维的向量序列。接着，我们定义了一个注意力层，它会自动把每个时刻的向量加权平均成一个汇总向量，形状为 (batch_size, 32)。最后，我们定义了一个输出层，它输出一个二进制值，表示当前时刻的输入是正样本还是负样本。

注意力层的使用非常简单，只需要在 LSTM 层后面加上 `Attention()` 就可以了。如果你想自定义注意力权重的计算方式，可以参考 Keras 的文档。