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

RFD4ProteinaAutoencoder

RFD4-Proteína otomatik kodlayıcısı. encode, atom37 koordinatlarını token başına yerel gizli değişkenlere (latents) eşler ve decode, gizli değişkenleri ile iskelet konumlarını atom37 yapısına ve kalıntı kimliklerine geri dönüştürür. Hattın (pipeline) içinde vae olarak kayıtlıdır.

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: Sequence, allowed_residue_types: Sequence, 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 = ('token_type', 'x1_a37coors_nm', 'x1_a37coors_nm_rel', 'chain_idx_seq', 'incident_bond_type_counts', 'atom37_element_charge_embedding'), decoder_feats_seq: tuple = ('ca_coors_nm', 'z_latent_seq', 'token_type', 'cond_residue_type'))

Kaynak

Parametreler:

latent_dim (int, varsayılan 32) : Token başına yerel latentin genişliği.

n_residue_types (int, varsayılan 147) : Kalıntı sözlük boyutu.

num_token_types (int, varsayılan 7) : Token-türü sözlüğünün boyutu: protein, RNA, DNA, atomize, bilinmeyen, glikan ve non-kanonik amino asit.

allowed_residue_types (list[list[bool]]) : Her token türünün çözümlenebileceği kalıntı sınıflarını gösteren (num_token_types, n_residue_types) tablosu.

nlayers (int, varsayılan 12) : Kodlayıcı ve çözücüdeki gövde katmanları.

token_dim (int, varsayılan 768) : Token temsil genişliği.

nheads (int, varsayılan 12) : Katman başına dikkat başı sayısı.

dim_cond (int, varsayılan 128) : (kullanılmayan, sıfır) koşullandırma vektörünün genişliği.

pair_repr_dim (int, varsayılan 256) : Gövde katmanlarının oluşturulduğu çift genişliği. Yayınlanan oto-kodlayıcı çift önyargısı kullanmadığından, bu parametre içermez.

token_type_emb_dim (int, varsayılan 32) : Token-türü gömme genişliği.

encoder_feats_seq, decoder_feats_seq (list[str]) : Encoder ve decoder girdilerine yansıtılmış özellikler.

atom37_mask (list[list[bool]]) : Her kalıntı tipi için geçerli atom37 yuvaları, şekli (n_residue_types, 37).

Eşleşmiş moleküler kodlayıcı ve atom37 çözücü.

Bu modele sağlanan ve bu model tarafından döndürülen koordinatlar nanometre cinsindendir.

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)

Kaynak

Parametreler:

coords_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 37, 3) nanometre cinsinden atom37 koordinatları.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), bir token'ın dolgu (padding) değil de gerçek olduğu yerlerde true.

token_type (torch.Tensor, isteğe bağlı) : (batch, tokens) token-türü kodları.

atom37_mask (torch.Tensor, isteğe bağlı) : (batch, tokens, 37), bir atom yuvasının kullanıldığı yerlerde true.

conditioning (dict[str, Any], isteğe bağlı) : Ön işleyicinin yayınladığı anahtarlar altında kalan topoloji ve koşullama tensörleri.

generator (torch.Generator veya list[torch.Generator], opsiyonel) : Bağımsız stokastik latent örnekler için her batch satırı için bir üreteç. Üreteç yoksa, örnekler global akımdan çekilir.

return_dict (bool, varsayılan True) : Tipi belirlenmiş bir çıktı veya alanlarının bir demetini döndürür.

Dönüş: RFD4ProteinaEncoderOutput veya tuple

(batch, tokens, latent_dim) biçiminde latent, ortalama ve log-ölçek tensörleri.

Hazırlanmış koordinatları ve koşullandırmayı, örneklenen token başına yerel latentlere kodlayın.

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)

Kaynak

Parametreler:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) token başına yerel latentler.

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) nanometre cinsinden backbone CA konumları.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), bir token'ın dolgu (padding) değil de gerçek olduğu yerlerde true.

token_type (torch.Tensor, isteğe bağlı) : (batch, tokens) token-türü kodları.

atom37_mask (torch.Tensor, isteğe bağlı) : (batch, tokens, 37), bir atom yuvasının kullanıldığı yerlerde true.

conditioning (dict[str, Any], isteğe bağlı) : Ön işleyicinin yayınladığı anahtarlar altında kalan topoloji ve koşullandırma tensörleri. Sıra koşulu buradan okunur.

return_dict (bool, varsayılan True) : Tipi belirlenmiş bir çıktı veya alanlarının bir demetini döndürür.

Dönüş: RFD4ProteinaDecoderOutput veya tuple

Nanometre cinsinden (batch, tokens, 37, 3) koordinatları, (batch, tokens) rezidü türleri, (batch, tokens) emisyon maskesi ve (batch, tokens, 37) atom maskesi. Emisyon yapılmayan atom koordinatları sıfırdır.

Token başına latentleri ve omurga konumlarını atom37 yapısına çözümlen.

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)

Kaynak

Parametreler:

z_latent (torch.Tensor) : (batch, tokens, latent_dim) token başına yerel latentler.

ca_coors_nm (torch.Tensor) : (batch, tokens, 3) nanometre cinsinden backbone CA konumları.

padding_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens), bir token'ın dolgu (padding) değil de gerçek olduğu yerlerde true.

token_type (torch.Tensor, isteğe bağlı) : (batch, tokens) token-türü kodları.

atom37_mask (torch.Tensor, isteğe bağlı) : (batch, tokens, 37), bir atom yuvasının kullanıldığı yerlerde true.

conditioning (dict[str, Any], isteğe bağlı) : Kalan topoloji ve koşullandırma tensörleri.

return_dict (bool, varsayılan True) : Tipi belirlenmiş bir çıktı veya alanlarının bir demetini döndürür.

Dönüş: RFD4ProteinaDecoderOutput veya tuple

Çözümlenmiş koordinatlar, kalıntı türleri ve atom/emit maskeleri.

Token başına latentleri ve omurga konumlarını çözümlen; decode() çağrısına eşdeğerdir.

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)

Kaynak

Parametreler:

latent (torch.Tensor) : mean + noise * exp(log_scale) örneklemi, yayınlanan gizli tokenlar dışında sıfır.

mean (torch.Tensor) : Gauss ortalaması, yayılan gizli tokenların dışında sıfır.

log_scale (torch.Tensor) : Log standart sapma, çıkarılan gizli tokenların dışında sıfır.

Her biri (batch, tokens, latent_dim) biçiminde olan örneklenmiş latent ve Gauss parametreleri.

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)

Kaynak

Parametreler:

coordinates (torch.Tensor) : Nanometre cinsinden (batch, tokens, 37, 3) koordinatları; yayılmayan atomlar sıfırdır.

residue_type (torch.Tensor) : (batch, tokens) biçiminde şekillendirilmiş kalıntı sözlük dizinleri.

emit_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens) biçiminde, Boolean tipinde emitted-token maskesi.

atom_mask (torch.Tensor) : (batch, tokens, 37) biçiminde Boolean geçerli atom maskesi.

Çözümlenmiş moleküler koordinatlar ve ayrık atom37 topolojisi.