做时间序列双输入，先对第一个输入分别在timestep和dimz做attention,然后对第二个输入做同样的操作，最后把两个结果合并输出，keras例子

以下是一个Keras的例子，演示如何对时间序列的双输入进行注意力机制，最终将两个结果合并输出：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Concatenate, dot
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K

# 定义输入层
input_1 = Input(shape=(timesteps, dimz))
input_2 = Input(shape=(timesteps, dimz))

# 定义注意力机制
def attention(inputs):
    x = dot(inputs, [2, 2], normalize=True)
    return x

# 应用注意力机制到第一个输入
attention_1 = attention(input_1)
lstm_1 = LSTM(64)(attention_1)

# 应用注意力机制到第二个输入
attention_2 = attention(input_2)
lstm_2 = LSTM(64)(attention_2)

# 合并两个结果
merged = Concatenate()([lstm_1, lstm_2])
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_1, input_2], outputs=output)

# 定义损失函数、优化器等，然后进行模型编译和训练
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit([input_1_data, input_2_data], labels, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们定义了一个`attention`函数，它接收一个输入并对其进行注意力机制。然后，我们分别将注意力机制应用到第一个和第二个输入中，并将它们传入LSTM层中。最后，我们将两个结果合并起来，通过一个全连接层输出最终结果。在模型训练时，我们需要提供两个输入数据的批量，分别对应于`input_1`和`input_2`。