keras注意机制没有封装好的模型吗，如果有写个例子

Keras提供了一种灵活的注意力机制（Attention Mechanism）API，可以用于封装自己的模型。但是如果你想自己封装注意力机制的模型，可以参考下面的示例：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Activation, Permute, RepeatVector, Lambda
from keras.models import Model

def attention_3d_block(inputs):
    a = Permute((2, 1))(inputs)
    a = Dense(timesteps, activation='softmax')(a)
    a_probs = Permute((2, 1))(a)
    output_attention_mul = Multiply()([inputs, a_probs])
    return output_attention_mul

inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim,))
attention_mul = attention_3d_block(inputs)
lstm_out = LSTM(output_dim, return_sequences=True)(attention_mul)
attention_mul = attention_3d_block(lstm_out)
attention_mul = Flatten()(attention_mul)
output = Dense(output_dim, activation='softmax')(attention_mul)

model = Model(inputs=[inputs], outputs=output)

注意力机制的实现包括两个步骤：

1. 计算注意力权重：通过Dense层计算每个时间步的注意力权重。
2. 应用注意力权重：将输入乘以注意力权重，得到加权的输出。

以上代码实现了一个使用注意力机制的LSTM模型。在这个模型中，我们首先定义了一个attention_3d_block函数，用于计算注意力权重。然后，我们将注意力权重应用于输入序列，并将其传递给LSTM层。最后，我们再次应用注意力权重，并将其展平，并通过一个Dense层进行分类。

这只是一个示例，你可以根据自己的需求对模型进行修改和扩展。