在深度学习中，注意力机制是一种允许模型在处理序列数据时选择性地关注不同位置的机制。注意力权重是用来衡量每个位置对当前任务的重要性，以便模型可以根据重要性进行加权计算。

  在一般的注意力机制中，注意力权重由以下步骤计算得到：

  1. 定义注意力得分函数：通常会选择计算当前位置与其他位置之间的相关性得分。常见的方法有点积（dot product）、加性（additive）和缩放点积（scaled dot product）等。这些函数将输入的查询（query）和键（key）进行计算，输出得到一个相关性得分矩阵。

  2. 归一化注意力得分：为了使注意力权重具有概率性质，需要对注意力得分进行归一化处理。常用的方法是使用softmax函数对相关性得分进行归一化。

  3. 计算注意力权重：对归一化后的注意力得分与值（value）进行加权求和，得到最终的注意力权重。注意力权重决定了每个位置的重要性，值根据注意力权重进行加权求和，用于生成最终的输出。

  需要注意的是，在不同的注意力机制中，计算注意力权重的具体方式可能有所不同。常见的包括自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力机制（Multi-Head Attention）以及卷积注意力机制（Convolutional Attention）等。

  总结来说，注意力权重是通过计算查询和键之间的相关性得分，并对得分进行归一化处理，最终得到的归一化注意力得分用于对值进行加权求和，从而得到模型关注不同位置时的权重分配。