用keras编写一个lstm模型,模型必须是return_sequences=True，还要加上注意机制，X.shape(200,15,4),y.shape(200,4)，用keras怎么写，每一行代码要详细解释

好的，下面是代码和注释解释：

from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入，shape为(15, 4)
inputs = Input(shape=(15, 4))

# 编码器部分，使用LSTM层，return_sequences=True表示返回每个时间步的输出
encoder = LSTM(128, return_sequences=True)(inputs)

# 注意力机制，使用Attention层，指定使用"dot"方式计算注意力分数
attention = Attention()([encoder, encoder])

# 解码器部分，使用LSTM层，return_sequences=True表示返回每个时间步的输出
decoder = LSTM(128, return_sequences=True)(attention)

# 输出部分，使用Dense层，激活函数为softmax，输出维度为4
outputs = Dense(4, activation='softmax')(decoder)

# 定义模型，输入为inputs，输出为outputs
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

以上代码中，使用了Keras的`Input`、`LSTM`、`Dense`和`Model`等模块，分别用于定义输入层、LSTM层、全连接层和整个模型。其中，`return_sequences=True`表示LSTM层返回每个时间步的输出。注意力机制使用了Keras的`Attention`层，通过`[encoder, encoder]`传入编码器的输出，计算注意力分数。最后，通过`Model`将输入和输出连接起来，定义整个模型。