tf encoder layer

Deze tool analyseert een Transformer-encoderlaagconfiguratie die wordt gebruikt in TensorFlow-modellen. Het berekent belangrijke outputs zoals het totale aantal parameters, de parameterverdeling per component (QKV-projecties, output-projectie, FFN) en de resulterende vormen van de sequentie door de laag. Conceptueel bestaat een encoderblok uit multi-head zelf-attentie, gevolgd door een feed-forward-netwerk en laagnormalisatie; de tool stelt deze stappen beschikbaar als berekenbare eenheden. Beoefenaars kunnen met embed-dimensie (E), aantal attention-koppen (H), FF-dimensie (FF) en optionele biases experimenteren om modelgrootte en rekeneisen te evalueren. Bijvoorbeeld: bij E=512, H=8, FF=2048 en zonder biases, levert de QKV-projectie ongeveer 3*E*E parameters, de output-projectie voegt E*E toe, en het FFN omvat E*FF en FF*E parameters, plus biases indien geactiveerd. De tool somt deze op per laag en voor het hele model. Dit ondersteunt ontwerpkeuzes voor implementatie, vergelijkingen in onderzoek en resourceplanning. Er is ook rapportage van uitvoervormen (batch, seq_len, E) en basale FLOP-schattingen waar van toepassing, ter ondersteuning van optimalisatie en schaalvergroting. Unieke waarde ligt in een transparante, formulegerichte uitsplitsing specifiek voor encoder-blokken, waardoor snelle “wat-if”-analyses en verifieerbare grootte-inschattingen voor TF-gebaseerde transformer-architecturen mogelijk zijn.