Encoder-Decoder

Dette verktøyet beregner et omfattende ressursoverslag for et seq2seq-encoder–decoder-modell bygget med Keras-kompatible arkitekturer. Det aksepterer vanlige valg som LSTM- eller GRU-encodere, stablede lag, embedding-dimensjoner og ordforrådets størrelse. Utdataene inkluderer total parameterantall, en komponentlig oppdeling og et grovt minneavtrykk for å støtte beslutninger i forskning, prototyping eller implementering.

Konseptuelt teller verktøyet trenbare parametere ved hjelp av standardformler: embeddings tilfører vocab_size × embedding_dim, et LSTM-lag legger til 4 × (input_dim × units + units × units + units) per retning, en GRU legger til 3 × (input_dim × units + units × units + units). Bidireksjonale encodere dobler tellingen; attention-moduler legger til sine egne termer avhengig av type. Resultatene er arkitektoniske estimater, ikke vekter eller treningsresultater; de hjelper å sammenligne konfigurasjoner uten eksperimenter.

Hvem nyter nytte: ML-ingeniører som evaluerer alternativer, dataforskere som budsseter trening, lærere som illustrerer modellskalerings og studenter som lærer seq2seq-design. Unik verdi: tydelig komponentbasert parameteroppdeling, støtte for bidireksjonale og attention-komponenter og minneestimater ved 32-bit presisjon. Bruksområder: maskinoversettelse, tekstoppsummering og tidsserierprognoser med sekvensutdata.

Eksempel: sammenlign en 2-lags LSTM-encoder med 256 enheter og en 2-lags GRU-decoder med 512 enheter; juster embedding_dim til 128; slå på/av attention; observer parametervekst og minnebehov. Dette hjelper å planlegge maskinvarebehov og sammenligne potensielle konfigurasjoner før koding.