怎么从keras-self-attention调用SeqSelfAttention ，代码

首先，确保已经安装了keras-self-attention库。然后，按照以下步骤调用SeqSelfAttention：

1. 导入库

from keras_self_attention import SeqSelfAttention

2. 创建模型

在创建模型时，可以将SeqSelfAttention层作为其他层的一部分，例如LSTM层：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

在这个例子中，SeqSelfAttention层被添加到LSTM层之后，然后是一个Dense层。

3. 设置参数

可以使用SeqSelfAttention的参数来控制注意力机制的行为。例如，可以设置attention_width参数来控制注意力窗口的大小：

model.add(SeqSelfAttention(attention_width=15, attention_activation='sigmoid'))

其他参数包括attention_type、kernel_regularizer、bias_regularizer等，可以根据需要进行设置。

以上是使用keras-self-attention库调用SeqSelfAttention的基本步骤。根据实际需求，可以对模型和参数进行调整和优化。