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导入所需的库和模块。例如在使用TensorFlow时你可以导入tensorflow库和其他需要的模块。 定义输入层。根据你的数据定义适当的输入层例如卷积层的输入张量。 定义卷积神经网络CNN部分。通过叠加卷积层、池化层和激活函数层来构建CNN部分。 定义双向门控循环单元BIGRU部分。使用循环层来构建BIGRU部分可以选择使用双向循环层以获得上下文信息。 定义多头注意力Multihead Attention部分。实现多头注意力机制将其应用于CNN和BIGRU的输出。 将CNN和BIGRU的输出连接在一起并通过全连接层进行分类。 定义输出层。根据你的问题选择适当的输出层例如softmax层。 编译模型。定义损失函数、优化器和评价指标并将其编译到模型中。 训练模型。使用训练数据对模型进行训练并根据验证数据进行验证和调整。 进行预测。使用训练好的模型对新的数据进行预测和故障诊断。
