对timestep和维单独计算了attention,但他们长度不同，如何计算他们combine在一起的attention? keras举例

在Keras中，可以使用Lambda层来自定义一个层，实现对不同长度的输入进行attention操作后进行合并的功能。

以下是一个示例代码：

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

def attention_layer(inputs):
    # 获取输入的两个张量，分别为timestep和维度
    timestep, dim = inputs[0].shape[1], inputs[1].shape[2]
    # 对timestep和维度分别进行attention计算
    timestep_attention = Dense(1, activation='tanh')(inputs[0])
    timestep_attention = Lambda(lambda x: x / timestep)(timestep_attention)
    dim_attention = Dense(1, activation='tanh')(inputs[1])
    dim_attention = Lambda(lambda x: x / dim)(dim_attention)
    # 将两个attention结果合并
    attention = Concatenate(axis=1)([timestep_attention, dim_attention])
    # 对attention结果进行softmax归一化
    attention = Dense(1, activation='softmax')(attention)
    # 将attention结果应用于输入张量上
    output = Lambda(lambda x: x[0] * x[1])([inputs[1], attention])
    return output

# 定义模型输入
input1 = Input(shape=(None, 10))
input2 = Input(shape=(20, 30))
# 对输入进行attention合并
output = attention_layer([input1, input2])
# 定义模型输出
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
model.summary()

在以上示例代码中，我们先定义了一个attention_layer函数，该函数接受一个长度不同的timestep和维度两个张量作为输入，然后对这两个张量分别计算attention，最后将两个attention结果合并，形成一个新的attention张量。在最后一步中，我们使用Lambda层将合并后的attention应用于输入的维度张量上，得到最终的输出。

需要注意的是，在合并attention结果时，我们使用了Concatenate层，并指定了axis=1，这表示在第一个维度上进行合并，即将两个长度不同的attention张量在第一个维度上拼接起来。在这里，我们默认第一个张量（即timestep_attention）的第二个维度和第二个张量（即dim_attention）的第一个维度是相等的，因此可以直接在第一个维度上进行拼接。

最后，我们可以定义模型的输入和输出，将输入传入attention_layer函数中进行处理，得到最终的输出。