选择合适的Attention机制类型需要考虑几个因素。以下是一些你可以考虑的因素：

  1. 任务类型：首先要考虑你的任务类型。例如，如果你的任务是机器翻译，你可能需要选择一种能够在输入句子不同位置之间建立关联的Attention机制。而如果你的任务是图像描述生成，你可能需要选择一种能够在图像不同区域之间建立关联的Attention机制。

  2. 数据规模：你还需要考虑你的数据规模。某些Attention机制可能需要更大的数据集来训练更好的模型，而某些Attention机制可能在小数据集上表现较好。

  3. 计算效率：Attention机制需要计算注意力权重，其中一种计算方法是通过计算所有输入和输出之间的相似度得到权重。然而，这种计算方法可能会变得很耗时。为了提高计算效率，可以尝试使用一些近似方法，如基于注意力集中的方法。

  4. 模型复杂性：某些Attention机制可能需要更复杂的模型结构，而某些Attention机制则更简单。根据你的需求和可用资源，选择一个适合的模型复杂性。

  5. 先验知识：根据你对问题的先验知识，你可能会倾向于选择某些Attention机制。例如，如果你知道输入和输出之间的对应关系是逐个对应的，那么你可以选择一种能够处理这种逐个对应关系的Attention机制。

  总之，选择合适的Attention机制类型需要综合考虑任务类型、数据规模、计算效率、模型复杂性和先验知识等因素。通过尝试不同的Attention机制类型，并进行实验和评估，你可以选择最佳的Attention机制类型来解决你的问题。