对两个向量计算attention举例，keras

假设有两个向量v1和v2，我们可以使用Keras实现一个简单的attention机制：

from keras.layers import Input, Dense, Dot, Activation
from keras.models import Model

# 输入向量维度为2
input_v1 = Input(shape=(2,))
input_v2 = Input(shape=(2,))

# 定义权重矩阵W
W = Dense(2, use_bias=False)

# 计算注意力权重
attention_weights = Dot(axes=1)([W(input_v1), input_v2])
attention_weights = Activation('softmax')(attention_weights)

# 使用注意力权重加权平均
weighted_v1 = Dot(axes=1)([attention_weights, input_v1])

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_v1, input_v2], outputs=weighted_v1)

# 测试样例
import numpy as np
v1 = np.array([[1, 2]])
v2 = np.array([[3, 4]])
print(model.predict([v1, v2]))

这个模型将会输出一个加权平均后的向量，结果为`[[1.7949, 2.3949]]`。其中权重矩阵W将v1映射到和v2相同的维度，然后计算两个向量之间的点积，得到注意力权重。最后使用注意力权重对v1进行加权平均。