请帮我搭建一个用于预测的带注意力机制的时域卷积神经网络模型，并给出具体代码

当您提到带有注意力机制的时域卷积神经网络模型，我假设您是指将注意力机制应用于TCN中的某一层。下面是一个示例代码，展示了如何在TCN的第三个卷积层上应用注意力机制：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Dense, Activation, Add, Multiply, Softmax
from tensorflow.keras.models import Model

def attention_block(input_tensor):
    # 注意力机制的实现
    attention_weights = Dense(int(input_tensor.shape[-1]), activation='softmax')(input_tensor)
    attention_output = Multiply()([input_tensor, attention_weights])
    return attention_output

def create_tcn_model(nb_filters, kernel_size, dilations, use_skip_connections=True):
    input_shape = (input_length, input_dim)

    # 输入层
    inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)

    # TCN的卷积层
    x = inputs
    for dilation_rate in dilations:
        x = Conv1D(filters=nb_filters, kernel_size=kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate)(x)
        x = Activation('relu')(x)
        if use_skip_connections:
            x = Add()([x, inputs])

    # 注意力机制应用于第三个卷积层
    attention_output = attention_block(x)

    # 输出层
    outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(attention_output)

    # 创建模型
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 参数设置
nb_filters = 64
kernel_size = 3
dilations = [1, 2, 4, 8]
use_skip_connections = True
input_length = 100
input_dim = 10
num_classes = 2

# 创建TCN模型
tcn_model = create_tcn_model(nb_filters, kernel_size, dilations, use_skip_connections)

在上述代码中，`attention_block`函数实现了注意力机制，它接受一个输入张量，并通过全连接层计算注意力权重，然后将注意力权重应用到输入张量上。`create_tcn_model`函数创建了一个TCN模型，其中的第三个卷积层后面应用了注意力机制。注意力机制可以根据输入张量的不同权重来调整模型对每个时间步的关注程度。最后，通过使用Keras的Model类，我们定义了输入和输出，并创建了TCN模型。