请用python编写在tensorflow框架下注意力机制的代码

### 回答1：
下面是一个使用TensorFlow实现注意力机制的示例代码：

import tensorflow as tf

class Attention(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, units):
    super(Attention, self).__init__()
    self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
    self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
    self.V = tf.keras.layers.Dense(1)

  def call(self, query, values):
    # 对query和values进行线性变换
    hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1)
    score = self.V(tf.nn.tanh(self.W1(values) + self.W2(hidden_with_time_axis)))

    # 计算attention权重
    attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1)

    # 计算context vector
    context_vector = attention_weights * values
    context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)

    return context_vector, attention_weights

这是一个基本的注意力机制实现，您可以根据自己的需求进行扩展。

### 回答2：
以下是一个使用TensorFlow框架编写注意力机制的简单示例代码：

import tensorflow as tf

class Attention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(Attention, self).__init__()
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.V = tf.keras.layers.Dense(1)
        
    def call(self, query, values):
        query_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1)
        score = tf.nn.tanh(self.W1(query_with_time_axis) + self.W2(values))
        attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
        context_vector = attention_weights * values
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
        
        return context_vector, attention_weights

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, units, vocab_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, units)
        self.gru = tf.keras.layers.GRU(units, return_sequences=True)
        self.attention = Attention(units)
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
        
    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        hidden = self.gru(x)
        context_vector, attention_weights = self.attention(hidden, x)
        output = self.fc(context_vector)
        
        return output, attention_weights

# 测试代码
units = 32
vocab_size = 10000
model = MyModel(units, vocab_size)
input_seq = tf.random.uniform((16, 10))
output, attention_weights = model(input_seq)
print(output.shape)
print(attention_weights.shape)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个自定义的Attention层，其中使用了全连接层（Dense）和softmax函数计算注意力权重。接下来，我们定义了一个简单的模型MyModel，其中包括嵌入层（Embedding）、GRU层、Attention层和全连接层。最后，我们使用随机生成的输入序列进行模型的前向传播，并输出输出张量的形状和注意力权重的形状。

请注意，这只是一个简单的注意力机制示例代码，您可以根据自己的需求进行调整和扩展。