LSTM模型中加入eca注意力机制keras代码

以下是使用 Keras 实现 LSTM + ECA 注意力机制的示例代码：

from keras import backend as K
from keras import initializers, regularizers, constraints
from keras.engine.topology import Layer

class ECALayer(Layer):
    def __init__(self, gamma=2, **kwargs):
        super(ECALayer, self).__init__(**kwargs)
        self.gamma = gamma

    def build(self, input_shape):
        channel = input_shape[-1]
        self.avg_pool = GlobalAveragePooling1D()
        self.dense = Dense(units=channel // self.gamma,
                           activation='relu',
                           kernel_initializer='he_normal',
                           use_bias=True)
        self.channel_wise = Dense(units=channel,
                                  activation='sigmoid',
                                  kernel_initializer='he_normal',
                                  use_bias=True)
        super(ECALayer, self).build(input_shape)

    def call(self, x):
        avg_pool = self.avg_pool(x)
        avg_pool = K.expand_dims(avg_pool, axis=1)
        avg_pool = self.dense(avg_pool)
        channel_wise = self.channel_wise(avg_pool)
        channel_wise = K.expand_dims(channel_wise, axis=1)
        channel_wise = K.expand_dims(channel_wise, axis=1)
        return x * channel_wise

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape

# 使用 LSTM 和 ECA 注意力机制构建模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True, input_shape=(None, 100)))
model.add(ECALayer())
model.add(LSTM(units=64))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

在这个示例中，我们首先定义了一个 `ECALayer` 类，它继承自 Keras 的 `Layer` 类，并实现了 ECA 注意力机制。在 `ECALayer` 类的 `call` 方法中，我们首先使用 `GlobalAveragePooling1D` 层来计算输入序列的全局平均值，然后使用 `Dense` 层来降低通道数，最后使用 `Dense` 层来计算通道权重，并将其应用于输入序列。

接下来，我们使用 LSTM 和 `ECALayer` 构建了一个简单的模型。在训练模型时，我们只需要像通常一样调用 `model.fit` 方法即可。

需要注意的是，由于 ECA 注意力机制需要计算全局平均值，因此在使用 ECA 注意力机制时，输入序列的长度应该是可变的。因此，我们在定义模型时将输入序列的长度设置为 `None`。