如何在tensoflow2的sequential中添加注意力机制

可以使用tf.keras.layers.Attention()函数实现在tensorflow2的sequential中添加注意力机制，如下所示：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=64, return_sequences=True)),
    tf.keras.layers.Attention(),
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
])

其中，tf.keras.layers.Attention()函数可实现self-attention或attention，需要根据实际情况设置参数，例如：

tf.keras.layers.Attention(name='attention', use_scale=True, causal=False)

其中，name表示层的名称，use_scale表示是否使用缩放操作，causal表示是否启用因果卷积。可以根据具体需求进行设置。