tensorflow实现attention+lstm输入多变量的多步长时序预测代码

以下是使用TensorFlow实现attention+lstm输入多变量的多步长时序预测的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Concatenate, Dot
from tensorflow.keras.models import Model
 
# 定义输入
input = Input(shape=(num_steps, num_inputs))
 
# 定义LSTM层
lstm_output = LSTM(num_units)(input)
 
# 定义注意力层
attention_probs = Dense(num_inputs, activation='softmax')(lstm_output)
attention_mul = Dot(axes=1)([lstm_output, attention_probs])
 
# 定义输出层
output = Dense(num_outputs)(attention_mul)
 
# 定义模型
model = Model(inputs=input, outputs=output)
 
# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate)
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
 
# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn)
 
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)
 
# 预测
y_pred = model.predict(x_test)

其中，`num_steps`表示时间序列的长度，`num_inputs`表示输入变量的数量，`num_units`表示LSTM层的神经元数量，`num_outputs`表示输出变量的数量，`learning_rate`表示学习率，`num_epochs`表示训练轮数，`batch_size`表示批次大小，`x_train`和`y_train`表示训练数据，`x_test`表示测试数据。