请帮我写一段cnn加注意力机制代码

以下是一个简单的CNN加注意力机制的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据的占位符
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
label = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 定义卷积层
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=input_data, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)

# 定义注意力机制
attention = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=1, kernel_size=[1, 1], activation=tf.nn.sigmoid)
attention = tf.image.resize_images(attention, [14, 14])

# 将注意力机制应用到卷积层输出上
attention_output = tf.multiply(pool1, attention)

# 定义全连接层
flatten = tf.layers.flatten(attention_output)
dense = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=128, activation=tf.nn.relu)
output = tf.layers.dense(inputs=dense, units=10)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=label))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 训练模型
# ...

注意力机制的实现方式是在卷积层的输出上再加一层卷积层，输出通道数为1，激活函数为sigmoid，然后将输出的值缩放到与卷积层输出相同的大小，最后将卷积层输出与注意力机制的输出相乘，得到最终的注意力机制输出。