我分别对timestep和维做attention,如何链接起来 keras

在 Keras 中，您可以使用 `keras.layers.Attention` 层来实现时间步和维度的注意力连接。这个层可以接收 3D 张量作为输入，其中第一个轴是时间步，第二个轴是特征维度，第三个轴是特征值。

以下是一个例子：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Permute, Reshape, multiply, Lambda
from keras.models import Model

# 输入数据的形状为 (batch_size, timesteps, features)
input_data = Input(shape=(timesteps, features))

# 计算时间步的注意力权重
attention_probs = Dense(timesteps, activation='softmax')(input_data)
attention_probs = Permute((2, 1))(attention_probs)

# 将注意力权重应用于输入数据
attention_mul = multiply([input_data, attention_probs])
attention_mul = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul)

# 添加其他层
hidden1 = Dense(64, activation='relu')(attention_mul)
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(hidden1)

# 构建模型
model = Model(inputs=input_data, outputs=output)

在这个例子中，我们首先使用一个全连接层来计算每个时间步的注意力权重。然后，我们使用 `Permute` 层将注意力权重的维度从 `(batch_size, timesteps)` 转换为 `(batch_size, features, timesteps)`，以便我们可以将它们应用于输入数据。我们使用 `multiply` 层将注意力权重应用于输入数据，并使用 `Lambda` 层对加权输入数据进行求和。最后，我们添加其他层来完成模型的构建。

请注意，这只是一个示例模型，您需要根据您的具体需求进行修改。