多头注意力机制和cnn结合实现多变量输入的特征提取，tensorflow代码

以下是使用TensorFlow实现多头注意力机制和CNN结合实现多变量输入的特征提取的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入变量
input_tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 10, 5], name='input_tensor')

# 定义CNN层
cnn_output = tf.layers.conv1d(input_tensor, filters=32, kernel_size=3, activation=tf.nn.relu)

# 定义多头注意力机制
def multihead_attention(query, key, value, num_heads):
    # 确定每个头的维度
    depth = tf.shape(query)[-1] // num_heads

    # 分割Q,K,V为多个头
    query = tf.reshape(query, [-1, num_heads, tf.shape(query)[1], depth])
    key = tf.reshape(key, [-1, num_heads, tf.shape(key)[1], depth])
    value = tf.reshape(value, [-1, num_heads, tf.shape(value)[1], depth])

    # 计算注意力得分
    attention_scores = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
    attention_scores = tf.multiply(attention_scores, 1.0 / tf.sqrt(tf.cast(depth, tf.float32)))
    attention_weights = tf.nn.softmax(attention_scores, axis=-1)

    # 应用注意力得分到V上
    attention_output = tf.matmul(attention_weights, value)

    # 合并多个头
    attention_output = tf.reshape(attention_output, [-1, tf.shape(attention_output)[2], num_heads * depth])

    return attention_output

# 应用多头注意力机制
attention_output = multihead_attention(query=cnn_output, key=cnn_output, value=cnn_output, num_heads=4)

# 定义输出层
output_tensor = tf.layers.dense(attention_output, units=1, activation=None)

# 定义损失函数和优化器
labels = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1], name='labels')
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, output_tensor)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

这个代码示例中，我们首先定义了一个形状为[None, 10, 5]的输入张量，并应用了一个1D卷积层。接下来，我们定义了一个多头注意力机制函数，并将CNN层的输出作为输入。我们使用多头注意力机制来对CNN层的输出进行特征提取。最后，我们应用全连接层将注意力机制的输出转换为单个输出，然后定义损失函数和优化器进行模型训练。