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RFD4ProteinaAutoencoder

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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

clase diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder

< >

( 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') )

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 ((num_token_types, n_residue_types)) a las que cada tipo de token puede decodificarse.
  • 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 esto no contiene parámetros.
  • token_type_emb_dim (int, por defecto 32) — Ancho de la incrustación de tipo de token.
  • encoder_feats_seq, decoder_feats_seq (list[str]) — Características proyectadas en las entradas del codificador y el decodificador.
  • atom37_mask (list[list[bool]]) — Ranuras válidas de atom37 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

< >

( 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

Parámetros

  • coords_nm (torch.Tensor) — coordenadas de atom37 en nanómetros, (batch, tokens, 37, 3).
  • 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 de (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. Si no se proporciona, la muestreo 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

< >

( 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

Parámetros

  • z_latent (torch.Tensor) — latentes locales por token de (batch, tokens, latent_dim).
  • ca_coors_nm (torch.Tensor) — posiciones CA del backbone en nanómetros, (batch, tokens, 3).
  • 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 de (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

< >

( 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

Parámetros

  • z_latent (torch.Tensor) — latentes locales por token de (batch, tokens, latent_dim).
  • ca_coors_nm (torch.Tensor) — posiciones CA del backbone en nanómetros, (batch, tokens, 3).
  • 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 de (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

clase diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput

< >

( latent: Tensormean: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelog_scale: typing.Optional[torch.Tensor] = None )

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

clase diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaDecoderOutput

< >

( coordinates: Tensorresidue_type: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneemit_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneatom_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None )

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.

Update on GitHub

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