def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) # 应用注意力机制到第二个输入 # Input2: long-term time series with period input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights2 = TimeDistributed(Dense(1))(input2) attention_weights2 = Activation('softmax')(attention_weights2) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector2 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights2, input2]) merged_output = concatenate([context_vector1,context_vector2]) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(merged_output) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) 有没有错误

代码看起来没有明显的错误，但是需要注意以下几点：

1. 在定义输入时，应该使用 `from tensorflow.keras.layers import Input` 引入 `Input`。
2. 对于 `TimeDistributed(Dense(1))`，可以考虑加入 `kernel_regularizer` 和 `bias_regularizer` 参数进行正则化，以防止过拟合。
3. 在使用 `concatenate` 合并两个输入时，可以加入 `axis` 参数明确指定合并的维度。
4. 在最后一层输出时，可以使用 `softmax` 激活函数，以确保输出的概率分布符合要求。