Encoder-Decoder

Detta verktyg beräknar en omfattande resursuppskattning för en seq2seq-encoder–decoder-modell byggd med Keras-kompatibla arkitekturer. Det accepterar vanliga val som LSTM- eller GRU-encoder, staplade lager, inbäddningsdimensioner och vokabulärstorlekar. Utdata inkluderar total parameternamn, uppdelning per komponent och en grov minnesfotavtryck för att stödja forsknings-, prototyp- eller driftsbeslut.

Koncepternt räknar verktyget trainable parameters med standardformler: inbäddningar tillför vocab_size × embedding_dim, ett LSTM-lager tillför 4 × (input_dim × units + units × units + units) per riktning, en GRU tillför 3 × (input_dim × units + units × units + units). Bidirektionella encoder dubblerar räkningen; uppmärksamhetsmoduler tillför sina egna termer beroende på typ. Resultaten är arkitektoniska uppskattningar, inte vikter eller träningsresultat; de hjälper till att jämföra konfigurationer utan att köra tester.

Vem drar nytta av det: ML-ingenjörer som utvärderar alternativ, dataforskare som budgeterar träning, lärare som illustrerar modellskalfning och studenter som lär sig seq2seq-design. Unik värde: tydlig per-komponent parameterrapport, stöd för bidirektionella och attention-komponenter samt minnesuppskattningar vid 32-bitars precision. Användningsfall: maskinöversättning, textsammanfattning och tidsserieförutsägelser med sekvensutdata.

Exempel: jämför en 2-lagers LSTM-encoder med 256 enheter och en 2-lagers GRU-decoder med 512 enheter; justera embedding_dim till 128; slå på/off attention; observera parameterökning och minnesbehov. Detta hjälper till att planera hårdvarukrav och jämföra potentiella konfigurationer innan kod.