本发明公开了基于自注意力的异构网络的变压器故障诊断方法及装置，所述方法包括：在变压器故障状态下，获取变压器的热红外图像进行预处理得到第一训练集T1；采集变压器的油中溶解气体含量进行预处理得到第二训练集T2；构建基于自注意力的异构融合网络模型，模型包括关注全局时标信息的自注意力LSTM网络、关注局部空间信息的自注意力残差网络、特征融合层以及Softmax分类器，第一训练集T1输入到自注意力残差网络中，第二训练集T2输入到自注意力LSTM网络中；训练基于自注意力的异构融合网络模型，利用训练好的模型进行故障诊断；本发明的优点在于：提取的特征完备，最终诊断结果较为准确。