Encoder-Decoder

Questo strumento calcola una stima completa delle risorse per un modello seq2seq encoder–decoder costruito con architetture compatibili-Keras. Accetta scelte comuni come encoder LSTM o GRU, strati impilati, dimensioni di embedding e dimensioni del vocabolario. Gli output includono conteggio totale dei parametri, suddivisione per componente e una stima approssimativa della memoria per supportare decisioni di ricerca, prototipazione o distribuzione.

Concettualmente lo strumento conta i parametri addestrabili utilizzando formule standard: gli embedding aggiungono vocab_size × embedding_dim, uno strato LSTM aggiunge 4 × (input_dim × units + units × units + units) per direzione, uno GRU aggiunge 3 × (input_dim × units + units × units + units). Encoder bidirezionali raddoppiano il conteggio; i moduli di attenzione aggiungono i propri termini a seconda del tipo. I risultati sono stime architetturali, non pesi o esiti di addestramento; aiutano a confrontare configurazioni senza eseguire esperimenti.

A chi è utile: ingegneri ML che valutano opzioni, data scientist che pianificano l'addestramento, insegnanti che illustrano la scalabilità del modello e studenti che apprendono la progettazione seq2seq. Vantaggio unico: suddivisione chiara per componente dei parametri, supporto per componenti bidirezionali e di attenzione, stime della memoria con precisione a 32 bit. Casi d'uso: traduzione automatica, riassunto di testo e previsioni di serie temporali con uscite di sequenza.

Esempi: confrontare un encoder LSTM a 2 strati con 256 unità e un decoder GRU a 2 strati con 512 unità; impostare embedding_dim a 128; attivare/disattivare l'attenzione; osservare crescita dei parametri e bisogno di memoria. Questo aiuta a pianificare l'hardware e confrontare configurazioni potenziali prima della codifica.