如果对时序数据后两个维度做attention,用dot如何实现,keras

在Keras中，可以使用`Dot`层来实现点积操作。对于时序数据，可以使用`TimeDistributed`层将`Dot`层应用于每个时间步。

以下是一个示例代码，用于将时序数据的后两个维度进行attention，使用dot来实现：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dot, Activation, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入
input_data = Input(shape=(None, 10, 20)) # (Batch_size, seq_length, dim1, dim2)

# 定义attention权重
attention_weights = TimeDistributed(Dense(1))(input_data)
attention_weights = Activation('softmax')(attention_weights)

# 将attention权重应用于输入数据
context_vector = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights, input_data])

# 定义输出
output = Dense(1)(context_vector)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_data, outputs=output)

在上面的代码中，我们首先定义了一个输入张量 `input_data`，它的形状是 `(Batch_size, seq_length, dim1, dim2)`，其中 `dim1` 和 `dim2` 分别表示时序数据的后两个维度。然后，我们使用 `TimeDistributed` 层和 `Dense` 层来计算每个时间步的注意力权重，并使用 `Activation` 层对其进行softmax归一化。接下来，我们使用 `Dot` 层将注意力权重应用于输入数据，得到每个时间步的上下文向量 `context_vector`。最后，我们使用一个 `Dense` 层将上下文向量映射到一个标量输出。

如果要对时序数据的其他维度进行attention，只需要修改 `axes` 参数即可。例如，如果要对第二个和第三个维度进行attention，可以将 `axes` 参数设置为 `(2, 3)`。