cnn-lstm-attention在keras框架下的代码

以下是一个基于CNN-LSTM-Attention模型的示例代码，使用Keras框架来实现：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型
def cnn_lstm_attention_model():
    input_layer = keras.Input(shape=(None, 100))  # 输入序列长度为None，适用于可变长度的序列数据
    cnn_layer = layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(input_layer)
    lstm_layer = layers.LSTM(64, return_sequences=True)(cnn_layer)
    attention_layer = layers.Attention()(lstm_layer)
    output_layer = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(attention_layer)

    model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
    return model

# 创建模型实例
model = cnn_lstm_attention_model()
model.summary()

在这个示例中，我们先定义了一个输入层，它的形状是(None, 100)，其中None表示可变长度的序列。接下来，我们通过使用`Conv1D`层进行卷积操作，然后使用`LSTM`层处理序列信息。在LSTM层之后，我们应用了注意力机制`Attention`层来获取关注重点。最后，我们使用一个全连接层作为输出层，并使用sigmoid激活函数生成二分类的预测结果。

你可以根据需要调整模型的超参数、层数和节点数来适应你的任务。注意，在实际使用中，你可能还需要根据数据情况对输入数据进行预处理和填充。