我想在bigru后面加入多头注意力机制，不是自注意力机制

好的，如果你想在BiGRU后面加入多头注意力机制，可以使用MultiHeadAttention层。这个层可以接受三个输入：Q（查询向量）、K（键向量）和V（值向量）。在这里，我们可以将BiGRU的输出作为Q、K和V的输入，并使用MultiHeadAttention来计算注意力权重。 以下是一个示例代码： ```python from keras.layers import MultiHeadAttention def create_model(input_shape, num_heads=8): input_layer = Input(shape=input_shape) x = Bidirectional(CuDNNGRU(64, return_sequences=True))(input_layer) x, attn_weights = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads)(x, x, x) output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(x) model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) return model ``` 在上面的代码中，我们使用了MultiHeadAttention层，并将num_heads参数设置为8，表示使用8个头来计算注意力权重。注意力权重被用于加权平均BiGRU的输出，从而得到最终的输出。最后，我们添加了一个Dense层来进行二元分类，并返回模型。