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有没有办法将原生 tf 注意层与 keras Sequential API 一起使用？

我正在寻找使用这个特定的类。我找到了自定义实现，例如this one。我真正想要的是将这个特定的类与 Sequential API 一起使用

这是我正在寻找的代码示例

model = tf.keras.models.Sequential()

model.add(tf.keras.layers.Embedding(vocab_length,
                          EMBEDDING_DIM, input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH,
                          weights=[embedding_matrix], trainable=False))

model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3))

model.add(tf.keras.layers.Conv1D(64, 5, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=4))

model.add(tf.keras.layers.CuDNNLSTM(100))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.4))

model.add(tf.keras.layers.Attention()) # Doesn't work this way

model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))