用注意力机制实现将相似度转化为权值，融合

使用注意力机制将相似度转化为权值，可以通过以下步骤实现：

1. 计算相似度：根据您之前提供的方法，计算 160 维特征与 1 维特征点的点乘，得到大小为 (none,) 的相似度向量 `similarity`。

2. 计算权重：使用 softmax 函数将相似度向量 `similarity` 转化为权重向量。具体地，对于每个样本，使用 softmax 函数将其相似度向量进行归一化，得到一个权重向量。可以使用 TensorFlow 的 `tf.nn.softmax()` 函数实现。

3. 融合特征：使用获得的权重向量，将原始特征矩阵进行加权平均。具体地，对于每个样本，使用权重向量对原始特征矩阵进行加权平均，得到一个新的特征向量。可以使用 TensorFlow 的 `tf.reduce_sum()` 函数和 `tf.expand_dims()` 函数实现。

具体实现代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设您有一个形状为 (none, 160) 的特征矩阵 features 和一个形状为 (none, 1) 的特征点 feature
# 首先需要计算相似度
similarity = tf.reduce_sum(tf.multiply(features, feature), axis=1)

# 然后，使用 softmax 函数将相似度向量转化为权重向量
weights = tf.nn.softmax(similarity)

# 接下来，使用权重向量对原始特征矩阵进行加权平均，获得新的特征向量
weights = tf.expand_dims(weights, axis=1)
weighted_features = tf.reduce_sum(tf.multiply(features, weights), axis=0)

# 最后，您可以将加权平均后的特征向量与原始特征点 feature 进行拼接，得到融合后的特征向量
merged_feature = tf.concat([weighted_features, feature], axis=1)

这段代码首先计算相似度向量 `similarity`，使用 `tf.nn.softmax()` 函数将其转化为权重向量 `weights`，然后使用 `tf.reduce_sum()` 函数和 `tf.multiply()` 函数对原始特征矩阵进行加权平均，得到新的特征向量 `weighted_features`。接着，使用 `tf.concat()` 函数将其与原始特征点 `feature` 进行拼接，得到融合后的特征向量 `merged_feature`。