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RFD4ProteinaAutoencoder

El autoencoder de RFD4-Proteína. encode mapea las coordenadas de atom37 a latentes locales por token, y decode convierte los latentes y las posiciones del esqueleto de vuelta en la estructura de atom37 y las identidades de los residuos. Está registrado en el pipeline como vae.

from diffusers import RFD4ProteinaAutoencoder

vae = RFD4ProteinaAutoencoder.from_pretrained("nvidia/RFD4-Proteina-Diffusers", subfolder="vae")

RFD4ProteinaAutoencoder[[diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder]]

diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder[[diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder]]

diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder(atom37_mask: collections.abc.Sequence[collections.abc.Sequence[bool]], allowed_residue_types: collections.abc.Sequence[collections.abc.Sequence[bool]], latent_dim: int = 32, n_residue_types: int = 147, num_token_types: int = 7, nlayers: int = 12, token_dim: int = 768, nheads: int = 12, dim_cond: int = 128, pair_repr_dim: int = 256, token_type_emb_dim: int = 32, encoder_feats_seq: tuple[str, ...] = ('token_type', 'x1_a37coors_nm', 'x1_a37coors_nm_rel', 'chain_idx_seq', 'incident_bond_type_counts', 'atom37_element_charge_embedding'), decoder_feats_seq: tuple[str, ...] = ('ca_coors_nm', 'z_latent_seq', 'token_type', 'cond_residue_type'))

Fuente

Parámetros:

latent_dim (int, por defecto 32) : Ancho del latente local por token.

n_residue_types (int, por defecto 147) : Tamaño del vocabulario de residuos.

num_token_types (int, por defecto 7) : Tamaño del vocabulario de tipos de token: proteína, ARN, ADN, atomizado, desconocido, glicano y aminoácido no canónico.

allowed_residue_types (list[list[bool]]) : tabla de clases de residuos a las que cada tipo de token puede decodificarse, de dimensiones (num_token_types, n_residue_types).

nlayers (int, por defecto 12) : Capas del tronco en cada uno del codificador y el decodificador.

token_dim (int, por defecto 768) : Ancho de la representación de tokens.

nheads (int, por defecto 12) : Cabezas de atención por capa.

dim_cond (int, por defecto 128) : Ancho del vector de condicionamiento (no utilizado, cero).

pair_repr_dim (int, por defecto 256) : Ancho de par con el que se construyen las capas del tronco. El autoencoder publicado no usa sesgo de par, por lo que no contiene parámetros.

token_type_emb_dim (int, por defecto 32) : Ancho del embedding de tipo de token.

encoder_feats_seq, decoder_feats_seq (list[str]) : Características proyectadas en las entradas del codificador y del decodificador.

atom37_mask (list[list[bool]]) : Ranuras de atom37 válidas para cada tipo de residuo, con forma (n_residue_types, 37).

Codificador molecular emparejado y decodificador atom37.

Las coordenadas proporcionadas a este modelo y devueltas por él están en nanómetros.

encode[[diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder.encode]]

encode(coords_nm: Tensor, padding_mask: Tensor, token_type: typing.Optional[torch.Tensor] = None, atom37_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, conditioning: dict[str, typing.Any] | None = None, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, return_dict: bool = True)

Fuente

Parámetros:

coords_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 37, 3) coordenadas de atom37 en nanómetros.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), verdadero donde un token es real y no relleno.

token_type (torch.Tensor, opcional) : códigos de tipo de token (batch, tokens).

atom37_mask (torch.Tensor, opcional) : (batch, tokens, 37), verdadero donde se utiliza un hueco de átomo.

conditioning (dict[str, Any], opcional) : Los tensores restantes de topología y condicionamiento, bajo las claves que emite el preprocesador.

generator (torch.Generator o list[torch.Generator], opcional) : Un generador por fila del lote para muestras latentes estocásticas independientes. Sin uno, la muestreación se realiza desde el flujo global.

return_dict (bool, por defecto True) : Devuelve una salida tipada o una tupla de sus campos.

Devuelve: RFD4ProteinaEncoderOutput o tuple

Tensores latentes, de media y de escala logarítmica con forma (batch, tokens, latent_dim).

Codifica las coordenadas preparadas y las condiciones en latentes locales por token muestreados.

decode[[diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder.decode]]

decode(z_latent: Tensor, ca_coors_nm: Tensor, padding_mask: Tensor, token_type: typing.Optional[torch.Tensor] = None, atom37_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, conditioning: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True)

Fuente

Parámetros:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) latentes locales por token.

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) posiciones CA del backbone en nanómetros.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), verdadero donde un token es real y no relleno.

token_type (torch.Tensor, opcional) : códigos de tipo de token (batch, tokens).

atom37_mask (torch.Tensor, opcional) : (batch, tokens, 37), verdadero donde se utiliza un hueco de átomo.

conditioning (dict[str, Any], opcional) : Los tensores restantes de topología y condicionamiento, bajo las claves que emite el preprocesador. La condición de secuencia se lee de aquí.

return_dict (bool, por defecto True) : Devuelve una salida tipada o una tupla de sus campos.

Devuelve: RFD4ProteinaDecoderOutput o tuple

Coordenadas (batch, tokens, 37, 3) en nanómetros, tipos de residuo (batch, tokens), máscara de emisión (batch, tokens) y máscara de átomos (batch, tokens, 37). Las coordenadas de los átomos no emitidos son cero.

Decodifica los latentes por token y las posiciones del backbone en la estructura atom37.

forward[[diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder.forward]]

forward(z_latent: Tensor, ca_coors_nm: Tensor, padding_mask: Tensor, token_type: typing.Optional[torch.Tensor] = None, atom37_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, conditioning: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True)

Fuente

Parámetros:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) latentes locales por token.

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) posiciones CA del backbone en nanómetros.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), verdadero donde un token es real y no relleno.

token_type (torch.Tensor, opcional) : códigos de tipo de token (batch, tokens).

atom37_mask (torch.Tensor, opcional) : (batch, tokens, 37), verdadero donde se utiliza un hueco de átomo.

conditioning (dict[str, Any], opcional) : Los tensores restantes de topología y condicionamiento.

return_dict (bool, por defecto True) : Devuelve una salida tipada o una tupla de sus campos.

Devuelve: RFD4ProteinaDecoderOutput o tuple

Coordenadas decodificadas, tipos de residuos y máscaras de átomos/emisiones.

Decodifica los latentes por token y las posiciones del backbone; equivale a llamar a decode().

RFD4ProteinaEncoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput]]

diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput]]

diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput(latent: Tensor, mean: typing.Optional[torch.Tensor] = None, log_scale: typing.Optional[torch.Tensor] = None)

Fuente

Parámetros:

latent (torch.Tensor) : Muestra mean + noise * exp(log_scale), cero fuera de los tokens latentes emitidos.

mean (torch.Tensor) : media gaussiana, cero fuera de los tokens latentes emitidos.

log_scale (torch.Tensor) : Desviación estándar logarítmica, cero fuera de los tokens latentes emitidos.

Parámetros latentes muestreados y gaussianos, cada uno con forma (batch, tokens, latent_dim).

RFD4ProteinaDecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaDecoderOutput]]

diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaDecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaDecoderOutput]]

diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaDecoderOutput(coordinates: Tensor, residue_type: typing.Optional[torch.Tensor] = None, emit_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, atom_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)

Fuente

Parámetros:

coordinates (torch.Tensor) : Coordenadas (batch, tokens, 37, 3) en nanómetros; los átomos no emitidos son cero.

residue_type (torch.Tensor) : Índices del vocabulario de residuos con forma (batch, tokens).

emit_mask (torch.Tensor) : Máscara booleana de tokens emitidos con forma (batch, tokens).

atom_mask (torch.Tensor) : Máscara booleana de átomos válidos con forma (batch, tokens, 37).

Coordenadas moleculares decodificadas y topología discreta de atom37.