在Keras中使用注意力機制可以通過自定義層實現。以下是一個簡單的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class AttentionLayer(Layer):
    def __init__(self):
        super(AttentionLayer, self).__init__()

    def build(self, input_shape):
        self.W = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], 1),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)
        super(AttentionLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        attention_scores = tf.matmul(inputs, self.W)
        attention_weights = tf.nn.softmax(attention_scores, axis=1)
        weighted_sum = tf.reduce_sum(inputs * attention_weights, axis=1)
        return weighted_sum

# 使用注意力機制的模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(100, 10))
attention = AttentionLayer()(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(attention)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

model.summary()

在上面的代碼中，我們首先定義了一個自定義的注意力層AttentionLayer，該層在build方法中初始化了權重矩陣W，并在call方法中計算了注意力權重，并將其應用到輸入上得到加權和。然后我們將這個注意力層應用到模型中的輸入上，并定義了一個簡單的模型，其中包含了這個注意力層和一個全連接層。

這只是一個簡單的示例，實際應用中可能需要根據具體的任務需求來設計更復雜的注意力機制。可以根據具體情況進一步修改自定義的注意力層來實現更靈活和復雜的注意力機制。