time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2])

这段代码是实现了一个基于注意力机制的时间分布权重，用于对模型输出的每个时间步进行加权。其中，time_last是模型输出的张量，shape为(batch_size, seq_len, hidden_size)，即每个样本的每个时间步的隐藏状态向量。att_1使用全连接层将time_last映射到一个新的向量，shape为(batch_size, seq_len, time_step)，并使用tanh激活函数对其进行激活。att_2再使用一个全连接层将att_1映射到一个新的向量，shape仍为(batch_size, seq_len, time_step)，并使用softmax函数对其进行归一化，得到每个时间步的权重。最后，通过使用Multiply()函数，将time_last和att_2按元素相乘，即可得到每个时间步加权后的结果，即time_att。

相关问题

time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)什么意思

这段代码实现了一个基于时间注意力机制的加权求和，用于对一个序列的时间步进行加权处理。

首先，通过 tf.transpose(output, [0, 2, 1]) 对输出张量 output 进行转置操作，将其转置为了 shape 为 (batch_size, hidden_size, time_step) 的张量 time_last，其中 batch_size 表示输入序列的批次大小，hidden_size 表示每个时间步的输出向量的维度，time_step 表示输入序列的时间步数。

接着，将 time_last 作为输入，通过一个全连接层 Dense(time_step, activation='tanh') 进行线性变换和激活操作，得到一个新的张量 att_1，其维度仍为 (batch_size, hidden_size, time_step)。

然后，将 att_1 作为输入，通过另一个全连接层 Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False) 进行线性变换和 softmax 操作，得到一个新的张量 att_2，其维度仍为 (batch_size, hidden_size, time_step)。这个张量表示了各个时间步的权重。

接下来，通过 Multiply()([time_last, att_2]) 对 time_last 和 att_2 进行逐元素相乘，得到一个新的张量 time_att，其维度仍为 (batch_size, hidden_size, time_step)。这个张量表示了加权后的序列，即在时间维度上进行了加权处理。

最后，通过 tf.reduce_sum(time_att, axis=-1) 对 time_att 进行求和操作，得到一个新的张量 out，其维度为 (batch_size, hidden_size)，表示对时间步进行加权后的输出结果。这个张量可以作为后续处理的输入。

output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)是什么意思

这段代码是使用双向GRU网络来进行序列建模，并使用注意力机制来对输入序列中的不同位置进行加权，最终输出加权后的结果。

具体来说，第一行代码使用了一个双向GRU层，并将其输出作为下一层的输入。这里的64是GRU层的输出维度，return_sequences=True表示输出一个序列而不是一个单独的向量。

第二行代码同样使用了一个双向GRU层，并将其输出作为下一层的输入。这里也是输出一个序列。

第三行代码将输出转置，使得时间步长（即序列长度）成为第二个维度。

第四行代码使用一个全连接层（Dense）来对转置后的输出进行变换，将其映射到一个维度为time_step的向量上，并使用tanh作为激活函数。

第五行代码再次使用一个全连接层，将上一步的输出映射为一个与输入序列长度相同的向量，并使用softmax作为激活函数，使得输出向量中的元素之和为1，得到一个权重向量。

第六行代码使用Multiply层将权重向量与转置后的输出相乘，实现对不同时间步的加权。

第七行代码使用reduce_sum函数将加权后的结果在时间步长维度上求和，最终得到一个维度为64的向量（如果第一行代码中输出维度改变，则此处的维度也会相应改变）作为模型的最终输出。