举一个tf.keras.layers.Attention层的代码例子

可以使用以下代码实现一个简单的tf.keras.layers.Attention层：

import tensorflow as tf

class Attention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(Attention, self).__init__()
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.V = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, features, hidden):
        hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
        score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
        attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
        context_vector = attention_weights * features
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
        return context_vector, attention_weights

这个Attention层接受两个输入：features和hidden。其中，features是一个形状为(batch_size, max_length, embedding_dim)的张量，表示输入序列的嵌入表示；hidden是一个形状为(batch_size, units)的张量，表示当前时间步的隐藏状态。该层的输出是一个形状为(batch_size, embedding_dim)的张量，表示加权后的输入序列表示，以及一个形状为(batch_size, max_length, 1)的张量，表示每个时间步的注意力权重。