做一个双时序输入，分别对timestep和维做attention,结果combine输出, keras例子

好的，以下是一个基于Keras的双时序输入模型，分别对时间步和维度进行Attention，最后将两个Attention的结果合并输出。

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, TimeDistributed, Dropout, Concatenate, dot
from keras.models import Model

# 定义输入层
input1 = Input(shape=(timesteps, input_dim1))
input2 = Input(shape=(timesteps, input_dim2))

# 定义第一个LSTM层，并在时间维度上进行Attention
lstm1 = LSTM(units=64, return_sequences=True)(input1)
attention1 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(lstm1)
attention1 = Flatten()(attention1)
attention1 = Activation('softmax')(attention1)
attention1 = RepeatVector(units)(attention1)
attention1 = Permute([2, 1])(attention1)
output1 = dot([lstm1, attention1], axes=[1, 1])

# 定义第二个LSTM层，并在维度上进行Attention
lstm2 = LSTM(units=64, return_sequences=True)(input2)
attention2 = Dense(units, activation='softmax')(lstm2)
output2 = dot([lstm2, attention2], axes=[1, 1])

# 将两个Attention的结果合并
merged = Concatenate()([output1, output2])

# 定义输出层
output = Dense(units=10, activation='softmax')(merged)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

这个模型中，输入1和输入2分别是两个时序数据，timesteps是时间步，input_dim1和input_dim2是每个时间步的维度。首先，对输入1进行LSTM处理，并在时间维度上进行Attention；然后，对输入2进行LSTM处理，并在维度上进行Attention。最后，将两个Attention的结果合并，并通过Dense层输出结果。

注意，这个模型中使用了Keras的Functional API，而不是Sequential API。Functional API可以更灵活地定义模型结构，可以处理多个输入和输出。如果你对Functional API不熟悉，可以先学习一下Keras的Sequential API。