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

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。

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) # 模型输入 time_step*(N+1),N为分解所得分量数 cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) # 拼接所得结果经全连接层进行降维&转换 res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1) 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) output = Dense(1, activation='sigmoid')(out) model = Model(inputs=origin_input, outputs=output, name='proposed_model') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=losses.mse, optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer] model.fit(x_train_scaled, y_train_scaled, epochs=100, batch_size=512, validation_split=0.1, callbacks=callbacks)

上述代码中第一个cnn的输入是 `tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)`，其中 `cominput` 是分解所得分量构成的序列，`ts` 是一个循环变量，表示分量的索引，`axis=-1` 表示在最后一个维度上添加一个新的维度。具体来说，`cominput[:, :, ts]` 表示对输入数据的第二维和第三维进行切片，取出所有的时间步和第 `ts` 个分量，然后将其扩展为形状为 `(batch_size, time_step, 1)` 的张量，作为第一个 CNN 的输入。