生成一段CNN-GRU-attention代码吧

好的，以下是一个简单的CNN-GRU-attention模型的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, Conv1D, GRU, Attention, GlobalAveragePooling1D

# 定义输入层
inputs = Input(shape=(sequence_length, input_dim))

# CNN层
cnn = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(inputs)
cnn = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(cnn)
cnn = GlobalAveragePooling1D()(cnn)  # 对每个时间步的特征进行平均池化

# GRU层
gru = GRU(units=128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=True)(inputs)

# Attention层
attention = Attention()([gru, cnn])

# 全连接层
fc = Dense(units=64, activation='relu')(attention)
fc = Dropout(rate=0.5)(fc)
outputs = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(fc)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

上述代码定义了一个包含CNN、GRU和Attention的文本分类模型。其中，输入数据的形状为 `(sequence_length, input_dim)`，sequence_length 表示序列长度，input_dim 表示每个时间步的特征维度。在输入层之后，先通过两层卷积层提取特征，然后使用 GlobalAveragePooling1D 对每个时间步的特征进行平均池化，得到一个固定长度的向量。接下来，使用 GRU 层提取序列特征，并同时保留每个时间步的输出，以便后续进行 Attention 操作。最后，使用 Attention 层对 CNN 和 GRU 提取的特征进行加权求和，得到一个加权后的特征向量。最后通过全连接层进行分类。