你可以用keras里的sequentral模型实现attention层吗

是的，可以使用Keras中的Sequential模型实现Attention层。 下面是一个简单的示例代码，其中包含一个Sequential模型和一个自定义Attention层：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, Input, concatenate, TimeDistributed
from keras.layers import Bidirectional, Flatten, Activation, RepeatVector, Permute, multiply, Lambda

def attention_3d_block(inputs):
    a = Permute((2, 1))(inputs)
    a = Dense(TIME_STEPS, activation='softmax')(a)
    a = Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=1), name='dim_reduction')(a)
    a = RepeatVector(LATENT_DIM * 2)(a)
    a_probs = Permute((2, 1), name='attention_vec')(a)
    output_attention_mul = multiply([inputs, a_probs], name='attention_mul')
    return output_attention_mul

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(Bidirectional(LSTM(units=LATENT_DIM, return_sequences=True)))
model.add(attention_3d_block)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在这里，我们定义了一个自定义的Attention层`attention_3d_block`，并将其添加到Sequential模型中。该层采用输入并计算注意力分布，然后将其应用于输入以获得加权和。最后，我们添加一个Dense层以输出最终结果。