概述
首先，我们需要了解什么是 BiLSTM 和注意力机制。
BiLSTM 是双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network)的简称，它是一种深度学习模型，能够处理时序数据。BiLSTM 包含两个 LSTM 层，分别从正向和反向处理序列，并将它们的输出拼接在一起。
注意力机制是一种机制，可以让模型动态地关注序列中的某些位置。这在处理序列数据时非常有用，因为模型可以根据需要动态地调整它的关注点。
下面是一个基于注意力机制的 BiLSTM 一维时序预测程序的例子，使用 PyTorch 实现：
import torch
import torch.nn as nn
class AttentionBiLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(AttentionBiLSTM, self).__init__()
最后
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