编写一段基于python的DA-GRU代码

好的，下面是一段基于Python的DA-GRU代码：

import tensorflow as tf

class DA_GRU(tf.keras.Model):
    def __init__(self, hidden_dim, attn_dim):
        super(DA_GRU, self).__init__()

        self.gru = tf.keras.layers.GRU(hidden_dim, return_sequences=True, return_state=True)
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(attn_dim)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(attn_dim)
        self.v = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        x, hidden = inputs

        # Compute the attention weights
        score = tf.nn.tanh(self.W1(x) + self.W2(hidden))
        attention_weights = tf.nn.softmax(self.v(score), axis=1)

        # Compute the context vector
        context_vector = attention_weights * x
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)

        # Pass the context vector through the GRU
        output, state = self.gru(context_vector)

        return output, state

这段代码定义了一个DA-GRU模型，其中包含一个GRU层和一个基于注意力机制的上下文向量计算层。在调用模型时，输入数据应该是一个包含两个元素的元组，第一个元素是形状为 (batch_size, seq_length, input_dim) 的输入张量 x，第二个元素是形状为 (batch_size, hidden_dim) 的隐藏状态张量 hidden。模型会根据输入计算出上下文向量和注意力权重，然后将上下文向量传入GRU层进行处理，最终返回输出张量和新的隐藏状态张量。