在Sequence-to-sequence模型中，注意力机制是用来捕捉输入序列和输出序列之间的相关性。注意力权重的计算通常包括以下步骤：

  1. 计算注意力分数：首先，通过某种方式计算出当前输出序列的状态（例如使用循环神经网络的隐藏状态）。然后，将当前输出状态与输入序列的各个状态进行比较，以计算它们之间的相关性得分。常见的方法是使用点积注意力、加性注意力或缩放点积注意力。

  2. 计算注意力权重：将注意力分数通过softmax函数进行归一化，得到注意力权重。注意力权重决定了输入序列中每个状态对当前输出状态的重要程度，值越大表示对当前输出状态的贡献越大。

  3. 加权求和：将输入序列的各个状态按注意力权重进行加权求和，得到加权后的输入序列表示。加权求和的目的是将较为关键的信息聚焦于当前输出状态，从而更好地理解其输入上下文。

  需要注意的是，上述注意力计算步骤可以通过多种方法进行定制化。比如，可以使用不同的注意力机制（如Bahdanau注意力、Luong注意力）来计算注意力分数，或者使用不同的归一化方法来计算注意力权重。

  总之，注意力权重的计算是Sequence-to-sequence模型中非常重要的一部分，它有助于模型更好地理解输入序列并生成准确的输出序列。