给这个模型加一层注意力机制model = Sequential() model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(2, 1))) model.a...

好的，可以使用Keras的MultiHeadAttention层来实现注意力机制。以下是修改后的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, MultiHeadAttention

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(2, 1), return_sequences=True))
model.add(MultiHeadAttention(num_heads=2, key_dim=2))
model.add(Dense(1))

这里我们使用了LSTM层的return_sequences参数来保留LSTM层的输出序列，然后添加了一个MultiHeadAttention层来对LSTM层的输出进行自注意力计算，最后再添加一个全连接层作为输出层。注意，MultiHeadAttention层需要指定num_heads和key_dim参数，这里我们设置为2和2，可以根据具体情况进行调整。