请用python帮我写一个加了注意力机制的对抗神经网络，且输入的数据集为csv文件，最好加三层卷积

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch构建一个带注意力机制的对抗生成网络（Adversarial Neural Network，GAN）。为了简化，这里我会给出一个基于Keras的示例，因为Keras对初学者友好，并且支持快速原型设计。

首先，你需要安装`tensorflow`、`numpy`、`pandas`以及数据处理相关的库。如果你还没有安装，可以运行：

pip install tensorflow pandas numpy scikit-image

接下来，我们将使用Pandas读取CSV文件并预处理数据。假设你的CSV文件包含输入图片数据：

import pandas as pd
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 预处理图像数据（将0-255范围转换到0-1范围内）
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
images = datagen.flow_from_dataframe(data, x_col='image_path', y_col=None, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size)

注意力机制通常在全连接层或者自注意力块中应用。对于图像数据，我们可以在卷积层之后添加一个自注意力模块。由于Keras中暂时没有直接集成这种功能，你可以使用第三方库如`attention`或自己实现。下面是一个简单的卷积+注意力模块的例子：

from keras.layers import Conv2D, GlobalAveragePooling2D, Dense, MultiHeadAttention, Flatten
from keras.models import Sequential, Model

def conv_attention_block(model, filters, kernel_size):
    model.add(Conv2D(filters, kernel_size, strides=2, padding='same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(GlobalAveragePooling2D())
    attention = MultiHeadAttention(num_heads=8)  # 自适应调整头的数量
    attended = attention([model.output, model.output])
    return Flatten()(attended)

# 构建GAN模型
generator = Sequential()
generator.add(conv_attention_block(generator, 64, (4, 4)))
generator.add(conv_attention_block(generator, 128, (4, 4)))
generator.add(conv_attention_block(generator, 256, (4, 4)))

discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (4, 4), strides=2, input_shape=(img_height, img_width, channels)))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
# 添加更多卷积层...

注意，这只是一个基础框架，实际应用可能需要更复杂的架构和更多的训练细节，比如损失函数（如Wasserstein距离），优化器（如Adam），以及训练循环等。另外，由于Keras的自注意力层尚未正式发布，上面的`MultiHeadAttention`部分需要你自己实现或者寻找替代方案。