conv1out = conv1(input1) gru1out = CuDNNGRU(64)(conv1out) attention1_output = MultiHeadAttention(num_heads=8, ke

这段代码看起来没有错误。它首先对输入进行卷积操作，然后将其输入到一个64个单元的CuDNNGRU中。接下来，使用MultiHeadAttention对GRU输出进行注意力计算，得到attention1_output。最后，使用LayerNormalization对注意力输出和GRU输出进行残差连接。 如果您仍然遇到问题，请提供更多上下文或错误信息以帮助我们更好地理解问题。