计算多维特征与某一特征的相似度，根据相似度赋予多维度特征权值和某一特征结合作为dense层的输入，求keras代码

下面是一个示例Keras代码，它实现了根据多维特征与某一特征的相似度，对多维特征赋予权值，与某一特征结合作为dense层的输入。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Concatenate, Dot
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input_dim = 3
input_shape = (input_dim,)
input_layer = Input(shape=input_shape)

# 定义多维特征层
features_dim = 5
features_shape = (features_dim,)
features_layer = Input(shape=features_shape)

# 定义相似度计算层
similarity_layer = Dot(axes=1)([input_layer, features_layer])
softmax_layer = tf.keras.activations.softmax(similarity_layer)

# 定义权值计算层
weighted_layer = Dot(axes=1)([softmax_layer, features_layer])

# 定义dense层
dense_layer = Concatenate()([input_layer, weighted_layer])
dense_layer = Dense(64, activation='relu')(dense_layer)
dense_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(dense_layer)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_layer, features_layer], outputs=dense_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

在这个示例代码中，我们首先定义了一个输入层，输入层的维度为3。然后，我们定义了一个多维特征层，特征层的维度为5。接着，我们定义了一个相似度计算层，使用Dot层来计算输入向量与特征向量的点积，得到相似度。然后，我们使用softmax函数来将相似度转换为权重系数。接下来，我们定义了一个权值计算层，将权重系数与特征向量相乘，得到特征的加权向量。最后，我们将输入向量与加权向量拼接在一起，作为dense层的输入，进行模型的训练和预测。

需要注意的是，这里使用的是Keras函数式API来定义模型，而不是序列模型。这是因为我们需要定义多个输入层和对应的处理层。