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RFD4ProteinaAutoencoder

RFD4-Proteínaのオートエンコーダーです。encodeはatom37座標をトークンごとのローカル潜在変数にマッピングし、decodeは潜在変数とバックボーン位置をatom37構造および残基の同一性に戻します。パイプライン内ではvaeとして登録されています。

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'))

ソース

パラメータ:

latent_dim (int、デフォルトは32) : トークンごとのローカル潜在変数の幅。

n_residue_types (int、デフォルトは147) : 残基の語彙サイズ。

num_token_types (int、デフォルトは7) : トークンタイプ語彙のサイズ: protein、RNA、DNA、atomized、unknown、glycan、および非標準アミノ酸。

allowed_residue_types (list[list[bool]]) : (num_token_types, n_residue_types) の各トークンタイプがデコード可能な残基クラスを表すテーブル。

nlayers (int、デフォルトは12) : エンコーダーとデコーダーそれぞれのトランク層の数。

token_dim (int、デフォルトは768) : トークン表現の幅。

nheads (int、デフォルトは12) : 各レイヤーあたりのアテンションヘッド数。

dim_cond (int、デフォルトは128) : 使用されない（ゼロ）条件ベクトルの幅。

pair_repr_dim (int、デフォルトは256) : トランク層を構築する際に使用されるペア幅です。公開されているオートエンコーダーはペアバイアスを使用していないため、このパラメータは保持されません。

token_type_emb_dim (int、デフォルトは32) : トークンタイプ埋め込みの幅。

encoder_feats_seq, decoder_feats_seq (list[str]) : エンコーダーおよびデコーダーの入力に射影された特徴量。

atom37_mask (list[list[bool]]) : 各残基タイプに対する有効な atom37 スロット。形状は (n_residue_types, 37) です。

ペアリングされた分子エンコーダーとatom37デコーダー。

このモデルに渡される座標および返される座標は、ナノメートル単位です。

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)

ソース

パラメータ:

coords_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 37, 3) ナノメートル単位の atom37 座標。

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens)、トークンがパディングではなく実データであることを示すマスク。

token_type (torch.Tensor, 任意) : (batch, tokens) の token-type コード。

atom37_mask (torch.Tensor, 任意) : (batch, tokens, 37)、アトムスロットが使用されている箇所が true になります。

conditioning (dict[str, Any]、省略可能) : プリプロセッサが出力するキーの下にある、残りのトポロジーおよび条件付けテンソル。

generator (torch.Generator または list[torch.Generator]、省略可) : 独立した確率的潜在サンプルのために、バッチの各行ごとに1つのジェネレーターを指定します。指定しない場合、サンプリングはグローバルストリームから行われます。

return_dict (bool、デフォルトはTrue) : 型付きの出力、またはそのフィールドのタプルを返します。

戻り値: RFD4ProteinaEncoderOutput または tuple

(batch, tokens, latent_dim) の形状を持つ、潜在変数、平均、および対数スケールのテンソル。

準備された座標と条件付けを、サンプリングされたトークンごとのローカル潜在変数にエンコードします。

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)

ソース

パラメータ:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) トークンごとのローカル潜在変数。

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) ナノメートル単位でのバックボーン CA 原子の座標。

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens)、トークンがパディングではなく実データであることを示すマスク。

token_type (torch.Tensor, 任意) : (batch, tokens) の token-type コード。

atom37_mask (torch.Tensor, 任意) : (batch, tokens, 37)、アトムスロットが使用されている箇所が true になります。

conditioning (dict[str, Any]、省略可) : プリプロセッサが出力するキーの下にある、残りのトポロジーおよび条件付けテンソル。シーケンス条件はここから読み取られます。

return_dict (bool、デフォルトはTrue) : 型付きの出力、またはそのフィールドのタプルを返します。

戻り値: RFD4ProteinaDecoderOutput または tuple

ナノメートル単位の座標(batch, tokens, 37, 3)、残基タイプ(batch, tokens)、エミッションマスク(batch, tokens)、およびアトムマスク(batch, tokens, 37)。エミッションされないアトムの座標はゼロです。

per-token latentsとbackbone positionsをデコードして、atom37構造に変換します。

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)

ソース

パラメータ:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) トークンごとのローカル潜在変数。

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) ナノメートル単位でのバックボーン CA 原子の座標。

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens)、トークンがパディングではなく実データであることを示すマスク。

token_type (torch.Tensor, 任意) : (batch, tokens) の token-type コード。

atom37_mask (torch.Tensor, 任意) : (batch, tokens, 37)、アトムスロットが使用されている箇所が true になります。

conditioning (dict[str, Any]、省略可) : 残りのトポロジーおよび条件付けテンソル。

return_dict (bool、デフォルトはTrue) : 型付きの出力、またはそのフィールドのタプルを返します。

戻り値: RFD4ProteinaDecoderOutput または tuple

デコードされた座標、残基タイプ、およびアトム/エミットマスク。

トークンごとの潜在変数とバックボーン位置をデコードします。decode()を呼び出すのと同じです。

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)

ソース

パラメータ:

latent (torch.Tensor) : mean + noise * exp(log_scale) をサンプリングし、出力された潜在トークンの外部はゼロになります。

mean (torch.Tensor) : ガウシアン平均。出力された潜在トークンの外部はゼロです。

log_scale (torch.Tensor) : 出力された潜在トークンの外部はゼロの、対数標準偏差。

(batch, tokens, latent_dim) の形状を持つ、サンプリングされた潜在変数とガウス分布のパラメータです。

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)

ソース

パラメータ:

coordinates (torch.Tensor) : ナノメートル単位の座標 (batch, tokens, 37, 3)。出力されない原子はゼロです。

residue_type (torch.Tensor) : 形が (batch, tokens) の残基語彙インデックス。

emit_mask (torch.Tensor) : 形状が(batch, tokens)の、出力トークンのブール値マスク。

atom_mask (torch.Tensor) : 形状が(batch, tokens, 37)の、有効な原子を示すブール値のマスク。

デコードされた分子座標および離散的なatom37トポロジー。