后面可以直接加Conv1D层吗？

可以的。在Keras中，GlobalMaxPooling2D层的输出张量的形状为`(batch_size, channels)`，可以直接连接Conv1D层进行处理。具体来说，你可以在GlobalMaxPooling2D层之后添加一个Flatten层，将输出的二维张量展开成一维张量，然后再接上Conv1D层。示例代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling2D, Flatten

model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(GlobalMaxPooling2D())
model.add(Flatten())
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))

在上面的代码中，我们先使用Conv2D层对输入进行处理，然后接一个GlobalMaxPooling2D层得到二维张量，接着使用Flatten层将其展开为一维张量，最后使用Conv1D层进行处理。

相关问题

请去掉池化层，修改上述例子

好的，如果不使用池化层，可以直接在卷积层后面连接注意力机制和LSTM层，代码如下：

from keras.layers import Conv1D, Flatten

#...
input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1))         
conv1d_1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input_data1)
attention_mul1 = attention_3d_block(conv1d_1, 'dim_reduction1' ,'attention_vec1')
#...

这里去掉了池化层，直接将卷积层的输出作为注意力机制的输入，然后再将注意力机制的输出作为LSTM层的输入。这样可以保留更多的数据细节信息，但可能会增加模型的参数量和训练时间。