input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]，)) 我要计算时间步和维的attention， keras

您可以使用Keras中的`MultiHeadAttention`层来计算时间步和维度的注意力。这个层可以使用多头注意力机制计算输入序列的自注意力或者编码器-解码器注意力。

下面是一个示例：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, MultiHeadAttention

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]))

# 定义多头注意力层
attention = MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=trainX1.shape[2])
attention_output = attention(inputs, inputs)

# 添加一个全连接层
dense_output = Dense(units=trainX1.shape[2], activation='relu')(attention_output)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=dense_output)

在这个示例中，我们使用了一个多头注意力层，其中`num_heads`表示头的数量，`key_dim`表示键的维度。`inputs`是输入序列，我们将它传递给多头注意力层两次，以计算自注意力。`attention_output`是经过注意力计算后的输出。我们将其传递给一个全连接层，并使用ReLU激活函数。最后，我们定义了一个模型，将输入层和输出层连接起来。

注意：您需要根据自己的数据和模型结构来修改示例代码。