sample = next(iter(train_ds)) inputs_shape = sample[0].shape[1:] inputs = keras.Input(shape=inputs_shape) # 输入层 def mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model): p = y_pred[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的输入 p f = y_true[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的标签 f p_new = tf.expand_dims(p + delta_p, axis=-1) f_new = model(p_new)[:, :, 0] delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss1 = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1 model = model_attention_applied_before_lstm() combined_loss1=combined_loss() model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001), loss=combined_loss1) epochs = 80 # 网络训练 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds)结合前面的训练数据集将这段代码的combined_loss1补充完整

根据代码中的定义，`combined_loss`函数接收5个参数：`y_true`表示真实标签，`y_pred`表示模型的预测结果，`delta_p`是一个标量，`model`是一个Keras模型，`alpha`是一个可选的参数，默认值为0.5。

`combined_loss`函数的返回值是两种损失函数的加权和，其中第一种损失函数是均方误差（mean squared error，MSE），计算方式为`tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)`；第二种损失函数是`mcp_loss`函数，需要传入参数`y_true`，`y_pred`，`delta_p`和`model`，计算方式如下：

1. 从`y_pred`中取出所有样本和时间步的输入`p`，从`y_true`中取出所有样本和时间步的标签`f`。
2. 将`p`加上`delta_p`，得到`p_new`，并将其在最后一个维度上扩展一维，以便输入到`model`中。调用`model`的预测方法，得到`f_new`。
3. 计算标签`f`与`f_new`之间的差值`delta_f`。
4. 对`delta_f`取ReLU激活函数，得到`relu`。
5. 返回`relu`的平方的平均值，即`tf.reduce_mean(tf.square(relu))`。

因此，将代码中的`combined_loss1`补充为：

delta_p = 0.01
combined_loss1 = lambda y_true, y_pred: combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, 0.5)