diffusers/main/ru/api/models/rfd4_proteina_autoencoder.md

RFD4ProteinaAutoencoder

Автоэнкодер RFD4-Proteína. encode отображает координаты atom37 в локальные латенты для каждого токена, а decode преобразует латенты и позиции каркаса обратно в структуру atom37 и идентичности остатков. В конвейере он зарегистрирован как 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'))

Источник

Параметры:

latent_dim (int, по умолчанию 32) : Ширина локального латентного представления для каждого токена.

n_residue_types (int, по умолчанию 147) : Размер словаря остатков.

num_token_types (int, по умолчанию 7) : Размер словаря типов токенов: белок, РНК, ДНК, атомизированный, неизвестный, гликан и неканоническая аминокислота.

allowed_residue_types (list[list[bool]]) : таблица (num_token_types, n_residue_types), описывающая классы остатков, в которые может декодироваться каждый тип токена.

nlayers (int, по умолчанию 12) : Количество слоёв в каждом из энкодера и декодера.

token_dim (int, по умолчанию 768) : Ширина представления токена.

nheads (int, по умолчанию 12) : Количество головок внимания на слой.

dim_cond (int, по умолчанию 128) : Ширина вектора условий (не используется, нулевой).

pair_repr_dim (int, по умолчанию 256) : Ширина пары, с которой конструируются слои ствола. В выпущенном автоэнкодере не используется смещение пары, поэтому этот параметр не содержит обучаемых весов.

token_type_emb_dim (int, по умолчанию 32) : Ширина эмбеддинга типа токена.

encoder_feats_seq, decoder_feats_seq (list[str]) : Признаки, спроецированные во входные данные энкодера и декодера.

atom37_mask (list[list[bool]]) : Допустимые слоты atom37 для каждого типа остатка, с формой (n_residue_types, 37).

Сопоставленный молекулярный энкодер и декодер atom37.

Координаты, передаваемые в эту модель и возвращаемые ею, указаны в нанометрах.

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)

Источник

Параметры:

coords_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 37, 3) координаты atom37 в нанометрах.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), значения true там, где токен является реальным, а не заполняющим.

token_type (torch.Tensor, необязательный) : коды типов токенов (batch, tokens).

atom37_mask (torch.Tensor, необязательный) : (batch, tokens, 37), true там, где используется слот атома.

conditioning (dict[str, Any], необязательный) : Остальные тензоры топологии и условий, под ключами, которые выдаёт препроцессор.

generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) : По одному генератору на каждую строку батча для независимых стохастических латентных выборок. Если генератор не указан, выборка выполняется из глобального потока.

return_dict (bool, по умолчанию True) : Возвращает типизированный вывод или кортеж его полей.

Возвращает: RFD4ProteinaEncoderOutput или tuple

Тензоры латентных, средних и лог-масштабных значений с формой (batch, tokens, latent_dim).

Кодируйте подготовленные координаты и условия в сэмплированные локальные латенты для каждого токена.

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)

Источник

Параметры:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) локальные латенты для каждого токена.

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) позиции CA backbone в нанометрах.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), значения true там, где токен является реальным, а не заполняющим.

token_type (torch.Tensor, необязательный) : коды типов токенов (batch, tokens).

atom37_mask (torch.Tensor, необязательный) : (batch, tokens, 37), true там, где используется слот атома.

conditioning (dict[str, Any], необязательный) : Остальные тензоры топологии и условий, под ключами, которые выдаёт препроцессор. Условие последовательности читается отсюда.

return_dict (bool, по умолчанию True) : Возвращает типизированный вывод или кортеж его полей.

Возвращает: RFD4ProteinaDecoderOutput или tuple

Координаты (batch, tokens, 37, 3) в нанометрах, типы остатков (batch, tokens), маска эмиссии (batch, tokens) и маска атомов (batch, tokens, 37). Координаты атомов, не участвующих в эмиссии, равны нулю.

Декодирование латентов и позиций бэкбона для каждого токена в структуру 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)

Источник

Параметры:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) локальные латенты для каждого токена.

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) позиции CA backbone в нанометрах.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), значения true там, где токен является реальным, а не заполняющим.

token_type (torch.Tensor, необязательный) : коды типов токенов (batch, tokens).

atom37_mask (torch.Tensor, необязательный) : (batch, tokens, 37), true там, где используется слот атома.

conditioning (dict[str, Any], необязательный) : Остальные тензоры топологии и условий.

return_dict (bool, по умолчанию True) : Возвращает типизированный вывод или кортеж его полей.

Возвращает: RFD4ProteinaDecoderOutput или tuple

Декодированные координаты, типы остатков и маски атомов/эмиссии.

Декодирование латентов и позиций бэкбона для каждого токена; эквивалентно вызову 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)

Источник

Параметры:

latent (torch.Tensor) : Выборка mean + noise * exp(log_scale), ноль вне эмитированных латентных токенов.

mean (torch.Tensor) : среднее значение гауссовского распределения, ноль за пределами излучённых латентных токенов.

log_scale (torch.Tensor) : Стандартное отклонение логарифма, ноль вне выпущенных латентных токенов.

Сэмплированные латентные и гауссовы параметры, каждый с формой (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)

Источник

Параметры:

coordinates (torch.Tensor) : Координаты (batch, tokens, 37, 3) в нанометрах; атомы, не входящие в эмиссию, равны нулю.

residue_type (torch.Tensor) : Индексы остаточного словаря с формой (batch, tokens).

emit_mask (torch.Tensor) : Булева маска выпущенных токенов с формой (batch, tokens).

atom_mask (torch.Tensor) : Булева маска валидных атомов с формой (batch, tokens, 37).

Декодированные молекулярные координаты и дискретная топология atom37.