attention层

[YuQuankun]

你好，我最近在做毕业设计的时候使用attention机制结合BiLSTM来对时序数据进行预测，在复制您关于attention层构建部分的代码到我的程序的时候发生了数组维度的报错，并且因为维度的报错引发了大量的其他问题。并且因为毕业时间临近，所以现在不得不求助于您。我的测试数据中：输入数据是一个 60* 1 的 矩阵，然后输出的是一个1维的数。而训练数据总共有1952组，所以输入数据是1952 * 60 * 1维的，而输出数据是1952*1维的，想请教您一下这种维度的数据该怎样构造attention层呢？
如果您看到这条信息能够回复我，我将不胜感激。
在这里贴出我的模型构造的代码：

Build the Model

inputs = Input(shape=(60,1), dtype='int32')
print(inputs)
x=Bidirectional(LSTM(units=50, dropout=0.2,return_sequences=True))(inputs)
x=Bidirectional(LSTM(units=500, dropout=0.5,return_sequences=True))(x)
x=Bidirectional(LSTM(units=500,dropout=0.1))(x)
x=AttentionLayer(attention_size=50)(x)

outputs = Dense(1, activation='softmax')(x)
model=Model(inputs=inputs,outputs=outputs)
其中的AttentionLayer()函数则复制了您在https://blog.csdn.net/huanghaocs/article/details/95752379博客中的代码。

[YuQuankun]

另外由于github的网速时好时坏，有时候信息无法及时的接受。所以希望您能加我的微信yu13032869232或者QQ1921292683来给予我一些指导。