Informer模型的注意力机制是Transformer中的多头自注意力机制。在Informer中，通过将输入序列分为固定长度的时间片段，然后通过多层Transformer编码器和解码器模块来处理这些时间片段。在每个Transformer模块中，包含多头自注意力机制，通过对不同头的注意力输出进行加权求和，从而获得最终的注意力表示。这样可以使模型更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系，并提高其预测性能。
