Diffusers documentation
RFD4ProteinaAutoencoder
RFD4ProteinaAutoencoder
RFD4-Proteína otomatik kodlayıcısı. encode, atom37 koordinatlarını token başına yerel gizli değişkenlere (latents) eşler ve decode, gizli değişkenleri ile omurga 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
sınıf diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder
< source >( atom37_mask: Sequenceallowed_residue_types: Sequencelatent_dim: int = 32n_residue_types: int = 147num_token_types: int = 7nlayers: int = 12token_dim: int = 768nheads: int = 12dim_cond: int = 128pair_repr_dim: int = 256token_type_emb_dim: int = 32encoder_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') )
Parametreler
- latent_dim (
int, varsayılan32) — Token başına yerel latentin genişliği. - n_residue_types (
int, varsayılan147) — Kalıntı sözlük boyutu. - num_token_types (
int, varsayılan7) — Token-türü sözlüğünün boyutu: protein, RNA, DNA, atomize, bilinmeyen, glikan ve non-kanonik amino asit. - allowed_residue_types (
list[list[bool]]) —(num_token_types, n_residue_types)boyutundaki, her token türünün çözümlenebileceği rezidü sınıflarını gösteren tablo - nlayers (
int, varsayılan12) — Kodlayıcı ve çözücüdeki her bir gövde katmanı. - token_dim (
int, varsayılan768) — Token temsil genişliği. - nheads (
int, varsayılan12) — Katman başına dikkat başı sayısı. - dim_cond (
int, varsayılan128) — (kullanılmayan, sıfır) koşullandırma vektörünün genişliği. - pair_repr_dim (
int, varsayılan256) — Gövde katmanlarının oluşturulmasında kullanılan çift genişliği. Yayınlanan oto-kodlayıcı çift önyargısı kullanmadığından, bu parametre hiçbir parametre barındırmaz. - token_type_emb_dim (
int, varsayılan32) — Token-türü gömme genişliği. - encoder_feats_seq, decoder_feats_seq (
list[str]) — Kodlayıcı ve çözücü 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
< source >( coords_nm: Tensorpadding_mask: Tensortoken_type: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneatom37_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneconditioning: dict[str, typing.Any] | None = Nonegenerator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonereturn_dict: bool = True ) → RFD4ProteinaEncoderOutput or tuple
Parametreler
- coords_nm (
torch.Tensor) — nanometre cinsinden atom37 koordinatları,(batch, tokens, 37, 3). - padding_mask (
torch.Tensor) —(batch, tokens), bir token'ın dolgu değil gerçek bir token 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 ürettiği anahtarlar altında kalan topoloji ve koşullama tensörleri. - generator (
torch.Generatorveyalist[torch.Generator], isteğe bağlı) — Bağımsız stokastik latent örnekler için her batch satırı için bir üreteç. Üreteç yoksa, örnekler global akımdan çekilir. - return_dict (
bool, varsayılanTrue) — Tipi belirlenmiş bir çıktı veya alanlarının bir demetini döndürür.
Dönüş değeri
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
< source >( z_latent: Tensorca_coors_nm: Tensorpadding_mask: Tensortoken_type: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneatom37_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneconditioning: dict[str, typing.Any] | None = Nonereturn_dict: bool = True ) → RFD4ProteinaDecoderOutput or tuple
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 değil gerçek bir token 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 ürettiği anahtarlar altında kalan topoloji ve koşullama tensörleri. Sıra koşulu buradan okunur. - return_dict (
bool, varsayılanTrue) — Tipi belirlenmiş bir çıktı veya alanlarının bir demetini döndürür.
Dönüş değeri
RFD4ProteinaDecoderOutput veya tuple
(batch, tokens, 37, 3) koordinatları nanometre cinsinden, kalıntı tipleri
(batch, tokens), emisyon maskesi (batch, tokens) ve atom maskesi (batch, tokens, 37). Emisyonu olmayan atom
koordinatları sıfırdır.
Token başına latentleri ve omurga konumlarını atom37 yapısına çözümlen.
forward
< source >( z_latent: Tensorca_coors_nm: Tensorpadding_mask: Tensortoken_type: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneatom37_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneconditioning: dict[str, typing.Any] | None = Nonereturn_dict: bool = True ) → RFD4ProteinaDecoderOutput or tuple
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 değil gerçek bir token 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 koşullama tensörleri. - return_dict (
bool, varsayılanTrue) — Tipi belirlenmiş bir çıktı veya alanlarının bir demetini döndürür.
Dönüş değeri
RFD4ProteinaDecoderOutput veya tuple
Çözümlenmiş koordinatlar, kalıntı türleri ve atom/emit maskeleri.
Token başına latentleri ve omurga konumlarını çözümlen; decode() çağrısına eşdeğerdir.
RFD4ProteinaEncoderOutput
sınıf diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput
< source >( latent: Tensormean: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelog_scale: typing.Optional[torch.Tensor] = None )
Her biri (batch, tokens, latent_dim) biçiminde olan örneklenmiş latent ve Gauss parametreleri.
RFD4ProteinaDecoderOutput
sınıf diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaDecoderOutput
< source >( coordinates: Tensorresidue_type: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneemit_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneatom_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None )
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 çıkarılan-jeton maskesi. - atom_mask (
torch.Tensor) —(batch, tokens, 37)boyutunda, geçerli atomları gösteren Boole maskesi.
Çözümlenmiş moleküler koordinatlar ve ayrık atom37 topolojisi.