随机生成一个矩阵长和宽均为10，并使用softmax运算来确保每行都是有效的概率分布，然后可视化输出注意力权重。...

好的，这个问题需要分步骤来回答。

首先，我们可以使用Python中的NumPy库来生成一个10x10的随机矩阵，并使用softmax函数来确保每行都是有效的概率分布。下面是代码示例：

import numpy as np

# 生成随机矩阵
matrix = np.random.rand(10, 10)

# 对每行应用softmax函数
matrix = np.apply_along_axis(lambda x: np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)), axis=1, arr=matrix)

# 打印矩阵
print(matrix)

接下来，我们需要可视化输出注意力权重。注意力权重是一个表示模型对输入的不同部分的关注程度的向量。在一些NLP任务中，注意力权重常常用于可视化模型对输入中不同单词或子词的关注程度。在这个问题中，我们可以使用Matplotlib库来可视化注意力权重。这里我们使用随机生成的注意力权重作为例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机注意力权重
attention_weights = np.random.rand(10)

# 可视化注意力权重
plt.bar(range(len(attention_weights)), attention_weights)
plt.show()

这段代码将生成一个柱状图，其中每个柱子代表一个输入位置，柱子的高度表示模型对该位置的关注程度。你可以将注意力权重替换为你的模型输出的注意力权重来可视化你的模型对输入的关注程度。