input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) 形态不匹配，如何解决

根据你提供的代码，问题似乎出在输入数据的维度不匹配。假设`trainX1`的维度是`(batch_size, seq_len, input_dim)`，那么定义输入层时应该将`shape`参数设置为`(seq_len, input_dim)`，而不是 `(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])`。

因此，你可以将代码修改为：

input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]))  # 定义输入层
# 定义attention权重
attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1)     
attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1)          
# 将attention权重应用于输入数据     
context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1])

这样修改后，`input1`和`attention_weights1`的维度应该分别为`(batch_size, seq_len, input_dim)`和`(batch_size, seq_len, 1)`，可以顺利进行下一步操作。