有两个attention结果，求把他们结合起来的attention举例，keras

可以使用Keras中的Lambda层来实现将两个attention结果结合起来的操作。以下是一个简单的例子：

假设我们有两个attention结果：`attn1`和`attn2`，每个结果都是形状为`(batch_size, seq_length)`的张量。我们想将它们结合起来，得到一个形状为`(batch_size, seq_length)`的新的attention结果。

首先，我们可以将这两个结果进行拼接，得到一个形状为`(batch_size, seq_length, 2)`的张量。然后，我们可以使用一个全连接层来将其降到一维，并使用softmax函数对其进行归一化，得到最终的attention结果。

下面是一个实现该操作的示例代码：

from keras.layers import Input, Lambda, Concatenate, Dense, Softmax
from keras.models import Model

# 定义输入
input1 = Input(shape=(seq_length,))
input2 = Input(shape=(seq_length,))

# 将两个attention结果拼接起来
concat = Concatenate()([input1, input2])

# 使用Lambda层定义结合操作
combined_attn = Lambda(lambda x: Softmax()(Dense(1, activation='tanh')(x)), 
                       output_shape=(seq_length,))(concat)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=combined_attn)

在这个例子中，我们使用了一个全连接层和一个softmax函数来定义结合操作。注意，我们使用了Lambda层来将这个操作包装成一个Keras层，使得我们可以将其作为模型的一部分进行训练和预测。

当我们需要预测新的数据时，我们可以使用以下代码：

# 假设我们有两个attention结果：attn1和attn2
attn1 = ...
attn2 = ...

# 使用模型进行预测
combined_attn = model.predict([attn1, attn2])

这将返回一个形状为`(batch_size, seq_length)`的新的attention结果。