Deep learning 在OpenNMT py中进行翻译时获得对齐/注意

在Opennmt py中进行翻译时，有人知道如何获取对齐权重吗？通常，唯一的输出是结果语句，我已经尝试为注意力权重找到调试标志或类似标志。到目前为止，我还没有成功。

你可以得到关注。请注意，它与来自统计（而非神经）机器翻译的术语对齐不同

有人在讨论它。下面是讨论的一个片段。当您从模式中获得翻译时，注意事项出现在

attn

字段中

导入onmt
导入onmt.io
导入onmt.translate
导入onmt.ModelConstructor
从集合导入namedtuple
#加载模型。
Opt=namedtuple（'Opt'，['model'，'data\u type'，'reuse\u copy\u attn'，'gpu']））
opt=opt（“保存到模型的路径”，“文本”，False，0）
字段、模型、模型\u opt=onmt.ModelConstructor.load\u test\u model(
opt，{“重用副本附件”：False}）
#测试数据
data=onmt.io.build\u数据集(
字段，“文本”，“路径到数据”，无，使用\u过滤器\u pred=False）
数据编辑器=onmt.io.ordereditor(
数据集=数据，设备=0，
批次大小=1，序列号=False，排序号=False，
排序（批处理=真，洗牌=假）
#翻译器
translator=onmt.translate.translator(
模型，字段，梁尺寸=5，n最佳=1，
全局（评分器=无，cuda=真）
builder=onmt.translate.TranslationBuilder(
数据，translator.fields，1，False，无）
批次=下一个（数据集）
批处理数据=转换器。翻译批处理（批处理，数据）
翻译=生成器。来自批次（批次数据）
翻译[0]。attn#我不确定这是否是一个新功能，因为几个月前我在查找对齐时没有遇到这个问题，但onmt似乎添加了一个标记
-report#u align
来随翻译一起输出单词对齐


摘自opennnmt.net-

目前，我们支持在转换基于Transformer的模型时生成单词对齐。调用translate.py时使用-report_align将以默认格式输出推断的对齐。这些对齐是根据从第二个到最后一个解码器层的注意头的平均值从argmax计算出来的。
Github线程中的任何解决方案在当前版本中都不起作用。你知道有什么方法可以看出上面的版本适用于哪一个版本吗？