AF3 Recycling机制
在 AlphaFold3中,输入数据的特征加工中生成了recycling
维度的数据,主要通过ensembled_transform_fns函数抽样得到不同的扰动的MSA、template特征等,类似于数据增强的作用。在数据集的加载和模型的训练中利用了这一维度的数据,增强了模型的稳定性和鲁棒性,避免单一预测结果的过拟合。Recycling机制是AlphaFold3 的核心思想之一。下面结合源代码,理解一下recycling维度特征的生成和利用机制。
1. 输入数据的recycling维度特征
input_pipeline模块的process_tensors_from_config函数包含了添加 recycling 维度的逻辑。
def process_tensors_from_config(tensors, common_cfg, mode_cfg):"""Based on the config, apply filters and transformations to the data."""ensemble_seed = random.randint(0, torch.iinfo(torch.int32).max)def wrap_ensemble_fn(data, i):"""Function to be mapped over the ensemble dimension."""d = data.copy()fns = ensembled_transform_fns(common_cfg, mode_cfg, ensemble_seed,)fn = compose(fns)d["ensemble_index"] = ireturn fn(d)no_templates = Trueif "template_aatype" in tensors:no_templates = tensors["template_aatype"].shape[0] == 0nonensembled = nonensembled_transform_fns(common_cfg,mode_cfg,)tensors = compose(nonensembled)(tensors)if "no_recycling_iters" in tensors:num_recycling = int(tensors["no_recycling_iters"])else:num_recycling = common_cfg.max_recycling_
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