在LSTM中添加attention机制有多种方式，其中一种常见的方法是使用Bahdanau attention机制。
定义attention权重计算函数：一般使用前馈神经网络来计算attention权重。该函数接收LSTM的隐藏状态（通常是最后一个时间步的隐藏状态）和所有时间步的输入特征，输出注意力权重。
计算注意力权重：将LSTM的隐藏状态和输入特征传入attention权重计算函数中，得到注意力权重。
计算上下文向量：将注意力权重与输入特征进行加权求和，得到上下文向量。上下文向量是输入特征的加权平均，其中注意力权重表示了输入特征的重要性。
将上下文向量与LSTM的隐藏状态连接起来，作为LSTM的输入。
在后续时间步中，重复步骤2-4。
通过添加attention机制，模型可以自动学习输入序列中不同时间步的重要性，并将更多的关注放在对于当前预测任务更有帮助的时间步上。这可以提高模型的性能和泛化能力。
