画一个输入数据为多模态数据，加入了注意力机制的CNN-LSTM网络模型，用于回归预测

抱歉，作为一个语言模型，我无法进行图像绘制。但是我可以为您提供文字描述。

首先，输入的多模态数据可以包括图像、文本、音频等多种类型数据，需要将其转化为神经网络可以处理的向量形式。这个过程可以使用各种预处理技术来完成，例如图像数据可以使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)提取特征，文本数据可以使用词嵌入(Word Embedding)将单词转化为向量。

接下来，我们需要将这些多模态数据融合到一个模型中，以便进行回归预测。一种常见的方法是使用CNN-LSTM网络模型。具体来说，我们可以使用多个并行的CNN网络来提取不同类型数据的特征，然后将这些特征连接起来，输入到LSTM(Long Short-Term Memory)网络中进行序列建模，最终输出回归预测结果。

最后，为了让模型更加准确地关注重要的输入数据，我们可以使用注意力机制(Attention Mechanism)来动态地调整模型的注意力权重，使其更加关注对预测结果有更大贡献的输入数据。具体来说，我们可以在CNN-LSTM模型中加入注意力机制，让模型自动学习输入数据的重要性，从而提高模型的预测能力。