Hugging Face's logo

Diffusers documentation

RFD4ProteinaAutoencoder

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.43.0).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

RFD4ProteinaAutoencoder

Автоэнкодер RFD4-Proteína. encode отображает координаты atom37 в локальные латенты для каждого токена, а decode превращает 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

класс diffusers.RFD4ProteinaAutoencoder

< >

( atom37_mask: collections.abc.Sequence[collections.abc.Sequence[bool]]allowed_residue_types: collections.abc.Sequence[collections.abc.Sequence[bool]]latent_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[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') )

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 классов остатков (num_token_types, n_residue_types), в которые может декодироваться каждый тип токена.
  • nlayers (int, по умолчанию 12) — количество слоёв стержня в каждом из кодировщика 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 пар, с которой строятся слои ствольной части. В выпущенном автоэнкодере смещение пар не используется, 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 на входы энкодера и декодера.
  • atom37_mask (list[list[bool]]) — Валидные слоты atom37 для каждого типа остатка, форма (n_residue_types, 37).

Сопоставленный молекулярный энкодер и декодер atom37.

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

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

Параметры

  • coords_nm (torch.Tensor) — координаты атомов atom37 в нанометрах, (batch, tokens, 37, 3).
  • padding_mask (torch.Tensor) — (batch, tokens), true там, где токен является реальным, а не заполнителем.
  • 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) — один генератор на каждую строку батча для независимых стохастических латентных выборок. Если генератор не указан, выборки извлекаются из глобального потока.
  • return_dict (bool, по умолчанию True) — возвращает типизированный объект вывода 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

< >

( 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

Параметры

  • z_latent (torch.Tensor) — локальные латенты для каждого токена, (batch, tokens, latent_dim).
  • ca_coors_nm (torch.Tensor) — позиции CA-атомов бэкбона в нанометрах, (batch, tokens, 3).
  • padding_mask (torch.Tensor) — (batch, tokens), true там, где токен является реальным, а не заполнителем.
  • 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 выдает препроцессор. Условие последовательности считывается отсюда.
  • return_dict (bool, по умолчанию True) — возвращает типизированный объект вывода 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

< >

( 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

Параметры

  • z_latent (torch.Tensor) — локальные латенты для каждого токена, (batch, tokens, latent_dim).
  • ca_coors_nm (torch.Tensor) — позиции CA-атомов бэкбона в нанометрах, (batch, tokens, 3).
  • padding_mask (torch.Tensor) — (batch, tokens), true там, где токен является реальным, а не заполнителем.
  • 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 объект вывода 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

класс diffusers.models.autoencoders.autoencoder_rfd4_proteina.RFD4ProteinaEncoderOutput

< >

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

Параметры

  • latent (torch.Tensor) — Выборка mean + noise * exp(log_scale), нулевая вне эммитированных латентных токенов.
  • mean (torch.Tensor) — среднее значение гауссова распределения, равно нулю вне эммитированных латентных токенов.
  • log_scale (torch.Tensor) — Логарифм стандартного отклонения, ноль вне эммитированных латентных токенов.

Сэмплированные латентные и гауссовы параметры, каждый с формой (batch, tokens, latent_dim).

RFD4ProteinaDecoderOutput

класс 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 )

Параметры

  • coordinates (torch.Tensor) — Координаты (batch, tokens, 37, 3) в нанометрах; атомы, не участвующие в эмиссии, равны нулю.
  • residue_type (torch.Tensor) — Индексы словаря остатков 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.

Update on GitHub

←QwenImageTransformer2DModel RFD4ProteinaTransformer→