本发明涉及一种基于注意力机制与深度学习的变压器性能预测方法，包括以下步骤：步骤1、选取非晶合金变压器作为研究对象，结合变压器样机的结构尺寸建立有限元三维仿真模型；步骤2、基于步骤1建立的有限元三维仿真模型，建立代理模型的样本数据集；步骤3、建立基于注意力机制与深度学习的变压器性能预测模型，根据样本数据的特点预设一部分结构参数来预测输出结果，调整模型结构参数完成对变压器性能预测模型的训练，获得训练好的变压器性能预测模型；步骤4、将步骤2获得的测试集输入步骤3中训练好的变压器性能预测模型进行测试得到变压器性能预测结果。本发明能够提高代理模型在高维数据中的预测性能。