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概述
此页面提供了 Meta AI 基础人工智能研究团队的 Transformer 蛋白质语言模型的代码和预训练权重，包括最先进的 ESMFold 和 ESM-2，以及之前发布的 ESM-1b 和 ESM-1v。Transformer 蛋白质语言模型在 Alexander Rives、Joshua Meier、Tom Sercu、Siddharth Goyal、Zeming Lin、Jason Liu、Demi Guo、Myle Ott、C. Lawrence Zitnick、Jerry Ma 和 Rob Fergus 的论文《Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences》中被介绍。该论文的第一个版本于 2019 年预印。
ESM-2 在一系列结构预测任务中优于所有测试的单序列蛋白质语言模型，并实现了原子分辨率的结构预测。它与 Zeming Lin、Halil Akin、Roshan Rao、Brian Hie、Zhongkai Zhu、Wenting Lu、Allan dos Santos Costa、Maryam Fazel-Zarandi、Tom Sercu、Sal Candido 和 Alexander Rives 的论文 《Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction》 一起发布。
ESMFold 也在该论文中被介绍。它使用 ESM-2 主干，带有一个可以预测具有最先进准确性的折叠蛋白质结构 Head。与 AlphaFold2 不同，它依赖于来自大型预训练蛋白质语言模型主干的 token 嵌入，并且在推理时不执行多序列比对 (MSA) 步骤，这意味着 ESMFold 检查点是完全“独立的” - 它们不需要已知蛋白质序列和结构的数据库以及相关的外部查询工具来进行预测，因此速度更快。
“Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences” 的摘要如下
在人工智能领域，数据规模和无监督学习支持的模型容量的结合，已经在表征学习和统计生成方面取得了重大进展。在生命科学领域，预计测序的增长将带来关于自然序列多样性的前所未有的数据。在进化规模上进行蛋白质语言建模是迈向生物学预测和生成人工智能的合乎逻辑的一步。为此，我们使用无监督学习在跨越进化多样性的 2.5 亿个蛋白质序列的 860 亿个氨基酸上训练了一个深度上下文语言模型。由此产生的模型在其表征中包含有关生物学特性的信息。这些表征仅从序列数据中学习而来。学习到的表征空间具有多尺度组织，反映了从氨基酸的生化特性到蛋白质的远程同源性的结构。关于二级和三级结构的信息被编码在表征中，并且可以通过线性投影来识别。表征学习产生的功能可以推广到各种应用，从而实现对突变效应和二级结构的先进监督预测，并改进用于远程接触预测的先进功能。
“Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction” 的摘要如下
最近的研究表明，大型语言模型随着规模的扩大，会发展出涌现能力，超越简单的模式匹配，执行更高级别的推理，并生成逼真的图像和文本。虽然在较小规模上已经研究了在蛋白质序列上训练的语言模型，但对于它们在规模扩大时学习到的生物学知识知之甚少。在这项工作中，我们训练了参数高达 150 亿的模型，这是迄今为止评估的最大的蛋白质语言模型。我们发现，随着模型规模的扩大，它们学习到的信息能够以单个原子的分辨率预测蛋白质的三维结构。我们提出了 ESMFold，用于直接从蛋白质的单个序列进行高精度端到端原子级结构预测。对于语言模型充分理解的低困惑度序列，ESMFold 具有与 AlphaFold2 和 RoseTTAFold 相似的精度。ESMFold 推理比 AlphaFold2 快一个数量级，从而可以在实际的时间尺度内探索宏基因组蛋白质的结构空间。
原始代码可以在 这里 找到，由 Meta AI 的基础人工智能研究团队开发。ESM-1b、ESM-1v 和 ESM-2 由 jasonliu 和 Matt 贡献给 huggingface。
ESMFold 由 Matt 和 Sylvain 贡献给 huggingface，并衷心感谢 Nikita Smetanin、Roshan Rao 和 Tom Sercu 在整个过程中的帮助！
使用技巧
- ESM 模型使用掩码语言建模 (MLM) 目标进行训练。
- HuggingFace 版本的 ESMFold 使用了 openfold 库的部分内容。
openfold库在 Apache License 2.0 许可下获得许可。
资源
EsmConfig
class transformers.EsmConfig
< source >( vocab_size = None mask_token_id = None pad_token_id = None hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 1026 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-12 position_embedding_type = 'absolute' use_cache = True emb_layer_norm_before = None token_dropout = False is_folding_model = False esmfold_config = None vocab_list = None **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选) — ESM 模型的词汇表大小。定义了在调用ESMModel时可以通过inputs_ids传递的不同 token 的数量。 - mask_token_id (
int, 可选) — 词汇表中 mask token 的索引。这必须包含在配置中，因为“mask-dropout”缩放技巧会根据 masked token 的数量缩放输入。 - pad_token_id (
int, 可选) — 词汇表中 padding token 的索引。这必须包含在配置中，因为 ESM 代码的某些部分使用它来代替 attention mask。 - hidden_size (
int, 可选, 默认为 768) — 编码器层和池化器层的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中隐藏层的数量。 - num_attention_heads (
int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中每个 attention 层的 attention head 数量。 - intermediate_size (
int, 可选, 默认为 3072) — Transformer 编码器中“中间”（通常称为 feed-forward）层的维度。 - hidden_dropout_prob (
float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
float, 可选, 默认为 0.1) — attention 概率的 dropout 率。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为 1026) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一（例如，512 或 1024 或 2048）。 - initializer_range (
float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float, 可选, 默认为 1e-12) — layer normalization 层使用的 epsilon 值。 - position_embedding_type (
str, 可选, 默认为"absolute") — 位置嵌入的类型。选择"absolute"、"relative_key"、"relative_key_query", "rotary"之一。对于位置嵌入，请使用"absolute"。有关"relative_key"的更多信息，请参阅 Self-Attention with Relative Position Representations (Shaw et al.)。有关"relative_key_query"的更多信息，请参阅 Improve Transformer Models with Better Relative Position Embeddings (Huang et al.) 中的方法 4。 - is_decoder (
bool, 可选, 默认为False) — 模型是否用作解码器。如果为False，则模型用作编码器。 - use_cache (
bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回上次的 key/values attentions (并非所有模型都使用)。仅在config.is_decoder=True时相关。 - emb_layer_norm_before (
bool, 可选) — 是否在嵌入后但在网络主干之前应用 layer normalization。 - token_dropout (
bool, 默认为False) — 启用此选项后，masked token 将被视为已被输入 dropout 丢弃。
这是用于存储 ESMModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 ESM 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 ESM facebook/esm-1b 架构的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 的文档。
示例
>>> from transformers import EsmModel, EsmConfig
>>> # Initializing a ESM facebook/esm-1b style configuration
>>> configuration = EsmConfig(vocab_size=33)
>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = EsmModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config将此实例序列化为 Python 字典。覆盖默认的 to_dict()。
EsmTokenizer
类 transformers.EsmTokenizer
< source >( vocab_file unk_token = '<unk>' cls_token = '<cls>' pad_token = '<pad>' mask_token = '<mask>' eos_token = '<eos>' **kwargs )
构建一个 ESM tokenizer。
build_inputs_with_special_tokens
< source >( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None )
get_special_tokens_mask
< source >( token_ids_0: typing.List token_ids_1: typing.Optional[typing.List] = None already_has_special_tokens: bool = False ) → 范围在 [0, 1] 内的整数列表
从没有添加特殊 token 的 token 列表中检索序列 ID。当使用 tokenizer 的 prepare_for_model 或 encode_plus 方法添加特殊 token 时，将调用此方法。
create_token_type_ids_from_sequences
< source >( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None ) → List[int]
创建与传递的序列对应的 token 类型 ID。 什么是 token 类型 ID？
如果模型具有构建这些的特殊方式，则应在子类中重写。
EsmModel
类 transformers.EsmModel
< source >( config add_pooling_layer = True )
参数
- config (EsmConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸 ESM 模型 transformer，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入 embeddings 大小、剪枝 head 等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch Module，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。
该模型可以充当 encoder（仅使用 self-attention）以及 decoder，在这种情况下，将在 self-attention 层之间添加一个 cross-attention 层，遵循 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser 和 Illia Polosukhin 在 Attention is all you need 中描述的架构。
要充当 decoder，需要使用配置的 is_decoder 参数设置为 True 来初始化模型。要在 Seq2Seq 模型中使用，模型需要使用 is_decoder 参数和 add_cross_attention 都设置为 True 进行初始化；然后，encoder_hidden_states 将作为 forward 传递的输入被期望。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape((batch_size, sequence_length))) — 词汇表中输入序列 token 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensorof shape((batch_size, sequence_length)), optional) — 用于避免对 padding token 索引执行 attention 的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被 mask，
- 0 表示 token 已被 mask。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape((batch_size, sequence_length)), optional) — 位置 embeddings 中每个输入序列 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
torch.FloatTensorof shape(num_heads,)or(num_layers, num_heads), optional) — 用于使 self-attention 模块的选定 head 无效的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被 mask，
- 0 表示 head 已被 mask。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape((batch_size, sequence_length), hidden_size), optional) — （可选）或者，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更好地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，而不是模型的内部 embedding 查找矩阵，这将非常有用。 - output_attentions (
bool, optional) — 指示是否返回所有 attention 层的 attention tensors。 有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。 更多细节请查看返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。 - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 编码器最后一层的输出隐藏状态序列。 如果模型被配置为解码器，则在交叉注意力机制中使用。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在编码器输入的填充标记索引上执行注意力的掩码。 如果模型被配置为解码器，则此掩码在交叉注意力机制中使用。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被掩盖，
- 0 表示标记被掩盖。
- past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 长度为config.n_layers，每个元组包含 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量) — 包含注意力模块的预计算键和值隐藏状态。 可用于加速解码。如果使用
past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。 - use_cache (
bool, optional) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（请参阅past_key_values）。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的输出隐藏状态序列。 -
pooler_output (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列的第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，在通过用于辅助预训练任务的层进一步处理之后。 例如，对于 BERT 系列模型，这将返回通过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。 线性层权重从预训练期间的下一句预测（分类）目标中训练得出。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（对于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，则为一个；对于每一层的输出，则为一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每一层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True且config.add_cross_attention=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每一层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
-
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) —tuple(torch.FloatTensor)元组，长度为config.n_layers，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及可选地，如果config.is_encoder_decoder=True，则包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的额外张量。包含预计算的隐藏状态（自注意力模块中的键和值，以及可选地，如果
config.is_encoder_decoder=True，则在交叉注意力模块中），这些状态可用于（请参阅past_key_values输入）加速顺序解码。
EsmModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, EsmModel
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = EsmModel.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateEsmForMaskedLM
class transformers.EsmForMaskedLM
< 源代码 >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有 language modeling 头部的 ESM 模型。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入 embeddings 大小、剪枝 head 等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch Module，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< 源代码 >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被掩盖，
- 0 表示标记被掩盖。
- position_ids (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length), optional) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor, 形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的选定头无效的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联的向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。 更多细节请查看返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。 更多细节请查看返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。 - labels (
torch.LongTensor, 形状为(batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。 索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]中（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记计算。 - kwargs (
Dict[str, any], optional, 默认为{}) — 用于隐藏已弃用的旧版参数。
返回
transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor, 形状为(1,), optional, 当提供labels时返回) — 掩码语言建模 (MLM) 损失。 -
logits (
torch.FloatTensor, 形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇表标记的分数）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（对于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，则为一个；对于每一层的输出，则为一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每一层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
EsmForMaskedLM 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, EsmForMaskedLM
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = EsmForMaskedLM.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]
>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)
>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)EsmForSequenceClassification
class transformers.EsmForSequenceClassification
< 源代码 >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
ESM 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类/回归头（池化输出顶部的线性层），例如用于 GLUE 任务。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入 embeddings 大小、剪枝 head 等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch Module，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< 源码 >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 tokens 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。 详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 tokens 未被掩盖，
- 0 表示 tokens 被掩盖。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 tokens 在位置嵌入中的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于 nullify self-attention 模块中选定 heads 的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensors。 有关更多详细信息，请参阅返回 tensors 下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的 hidden states。 有关更多详细信息，请参阅返回 tensors 下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通 tuple。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。 索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。 如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失）；如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
返回
transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 torch.FloatTensor 的 tuple（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类（或回归，如果config.num_labels==1）损失。 -
logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（或回归，如果config.num_labels==1）得分（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（对于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，则为一个；对于每一层的输出，则为一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每一层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
EsmForSequenceClassification forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
单标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, EsmForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = EsmForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = EsmForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss多标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, EsmForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = EsmForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D", problem_type="multi_label_classification")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]
>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = EsmForSequenceClassification.from_pretrained(
... "facebook/esm2_t6_8M_UR50D", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )
>>> labels = torch.sum(
... torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).lossEsmForTokenClassification
class transformers.EsmForTokenClassification
< 源码 >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
ESM 模型 Transformer，顶部带有一个 token 分类头（hidden-states 输出顶部的线性层），例如用于命名实体识别 (NER) 任务。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入 embeddings 大小、剪枝 head 等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch Module，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< 源码 >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 tokens 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。 详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 tokens 未被掩盖，
- 0 表示 tokens 被掩盖。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 tokens 在位置嵌入中的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于 nullify self-attention 模块中选定 heads 的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 被掩盖。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensors。 有关更多详细信息，请参阅返回 tensors 下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。 更多细节请查看返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯粹的元组。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标签。索引应该在[0, ..., config.num_labels - 1]中。
返回
transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类得分（在 SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（对于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，则为一个；对于每一层的输出，则为一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每一层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
EsmForTokenClassification 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, EsmForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = EsmForTokenClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer(
... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).lossEsmForProteinFolding
class transformers.EsmForProteinFolding
< source >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
ESMForProteinFolding 是原始 ESMFold 模型的 HuggingFace 端口。 它由一个 ESM-2 “主干” 和一个蛋白质折叠 “头部” 组成，尽管与大多数其他输出头不同，这个 “头部” 在大小和运行时上都与模型的其余部分相当！ 它输出一个字典，其中包含关于输入蛋白质的预测结构信息。
此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入 embeddings 大小、剪枝 head 等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch Module，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_ids: Tensor attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None masking_pattern: typing.Optional[torch.Tensor] = None num_recycles: typing.Optional[int] = None ) → transformers.models.esm.modeling_esmfold.EsmForProteinFoldingOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入序列 tokens 在词汇表中的索引。可以使用 AutoTokenizer 获得索引。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩盖 的 tokens，
- 0 表示 被掩盖 的 tokens。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列 tokens 在位置嵌入中的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - masking_pattern (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 在训练期间要掩盖的 tokens 的位置，作为一种正则化形式。 掩码值在[0, 1]中选择。 - num_recycles (
int, 可选，默认为None) — 循环输入序列的次数。 如果为None，则默认为config.num_recycles。 “循环” 包括将折叠 trunk 的输出重新作为输入传递回 trunk 中。 在训练期间，循环次数应随每个批次而变化，以确保模型学习在每次循环后输出有效预测。 在推理期间，num_recycles应设置为模型训练的最大值，以获得最大精度。 因此，当此值设置为None时，将使用config.max_recycles。
返回
transformers.models.esm.modeling_esmfold.EsmForProteinFoldingOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.models.esm.modeling_esmfold.EsmForProteinFoldingOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.esm.configuration_esm.EsmConfig'>) 和输入。
- frames (
torch.FloatTensor) — 输出 frames。 - sidechain_frames (
torch.FloatTensor) — 输出 sidechain frames。 - unnormalized_angles (
torch.FloatTensor) — 预测的未归一化的主链和侧链扭转角。 - angles (
torch.FloatTensor) — 预测的主链和侧链扭转角。 - positions (
torch.FloatTensor) — 预测的主链和侧链原子的位置。 - states (
torch.FloatTensor) — 来自蛋白质折叠 trunk 的隐藏状态。 - s_s (
torch.FloatTensor) — 通过连接 ESM-2 LM 主干的每一层的隐藏状态导出的每个残基的嵌入。 - s_z (
torch.FloatTensor) — 成对残基嵌入。 - distogram_logits (
torch.FloatTensor) — 用于计算残基距离的距离图的输入 logits。 - lm_logits (
torch.FloatTensor) — ESM-2 蛋白质语言模型主干输出的 Logits。 - aatype (
torch.FloatTensor) — 输入氨基酸（AlphaFold2 索引）。 - atom14_atom_exists (
torch.FloatTensor) — 每个原子是否存在于 atom14 表示中。 - residx_atom14_to_atom37 (
torch.FloatTensor) — atom14 和 atom37 表示中原子之间的映射。 - residx_atom37_to_atom14 (
torch.FloatTensor) — atom37 和 atom14 表示中原子之间的映射。 - atom37_atom_exists (
torch.FloatTensor) — 每个原子是否存在于 atom37 表示中。 - residue_index (
torch.FloatTensor) — 蛋白质链中每个残基的索引。 除非使用内部 padding tokens，否则这将只是一个从 0 到sequence_length的整数序列。 - lddt_head (
torch.FloatTensor) — 用于计算 plddt 的 lddt head 的原始输出。 - plddt (
torch.FloatTensor) — 每个残基的置信度评分。 低置信度区域可能表示模型预测不确定的区域，或蛋白质结构无序的区域。 - ptm_logits (
torch.FloatTensor) — 用于计算 ptm 的原始 logits。 - ptm (
torch.FloatTensor) — 表示模型对整体结构的高级置信度的 TM-score 输出。 - aligned_confidence_probs (
torch.FloatTensor) — 对齐结构的每个残基的置信度评分。 - predicted_aligned_error (
torch.FloatTensor) — 模型预测与 ground truth 之间的预测误差。 - max_predicted_aligned_error (
torch.FloatTensor) — 每个样本的最大预测误差。
EsmForProteinFolding 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, EsmForProteinFolding
>>> model = EsmForProteinFolding.from_pretrained("facebook/esmfold_v1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esmfold_v1")
>>> inputs = tokenizer(["MLKNVQVQLV"], return_tensors="pt", add_special_tokens=False) # A tiny random peptide
>>> outputs = model(**inputs)
>>> folded_positions = outputs.positionsTFEsmModel
class transformers.TFEsmModel
< source >( config: EsmConfig add_pooling_layer = True *inputs **kwargs )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
裸 ESM 模型 transformer，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。
此模型继承自 TFPreTrainedModel。 查看超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
此模型也是 Keras Model 子类。 将其用作常规 Keras 模型，并参阅 TF/Keras 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
call
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入序列 tokens 在词汇表中的索引。可以使用 AutoTokenizer 获得索引。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码，用于避免在 padding token 索引上执行 attention。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- position_ids (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
tf.Tensor, 形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), 可选) — 掩码，用于置空 self-attention 模块中选定的 head。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩码，
- 0 表示 head 已被掩码。
- inputs_embeds (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您想要比模型的内部嵌入查找矩阵更精确地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensors。 有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的 hidden states。 有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。 - encoder_hidden_states (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 编码器最后一层的输出 hidden-states 序列。 如果模型配置为解码器，则在 cross-attention 中使用。 - encoder_attention_mask (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码，用于避免在编码器输入的 padding token 索引上执行 attention。 如果模型配置为解码器，则此掩码在 cross-attention 中使用。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- past_key_values (
Tuple[Tuple[tf.Tensor]], 长度为config.n_layers) — 包含 attention blocks 的预计算 key 和 value hidden states。 可用于加速解码。 如果使用past_key_values，则用户可以选择仅输入最后面的decoder_input_ids(那些没有将其 past key value states 提供给此模型的) ，形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。 - use_cache (
bool, 可选, 默认为True) — 如果设置为True，则返回past_key_valueskey value states，并可用于加速解码 (请参阅past_key_values)。 在训练期间设置为False，在生成期间设置为True
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个 tf.Tensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
last_hidden_state (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的输出 hidden-states 序列。 -
pooler_output (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列的第一个 token (classification token) 的最后一层 hidden-state，通过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。 线性层权重在预训练期间从下一句预测 (分类) 目标中训练而来。此输出通常不是输入语义内容的良好摘要，对于整个输入序列，您通常最好使用 hidden-states 序列的平均值或池化。
-
past_key_values (
List[tf.Tensor], 可选, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) —tf.Tensor列表，长度为config.n_layers，每个 tensor 的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。包含可用于加速顺序解码的预计算 hidden-states (attention blocks 中的 key 和 value) (请参阅
past_key_values输入)。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor元组 (embeddings 的输出一个，每层的输出一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上初始 embedding 输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor元组 (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor元组 (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
TFEsmModel 前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, TFEsmModel
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = TFEsmModel.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateTFEsmForMaskedLM
class transformers.TFEsmForMaskedLM
< source >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有 language modeling 头部的 ESM 模型。
此模型继承自 TFPreTrainedModel。 查看超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
此模型也是 Keras Model 子类。 将其用作常规 Keras 模型，并参阅 TF/Keras 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
call
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: bool = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 tokens 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码，用于避免在 padding token 索引上执行 attention。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩码，
- 0 表示 token 已被掩码。
- position_ids (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
tf.Tensor, 形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), 可选) — 掩码，用于置空 self-attention 模块中选定的 head。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩码，
- 0 表示 head 已被掩码。
- inputs_embeds (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您想要比模型的内部嵌入查找矩阵更精确地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensors。 有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的 hidden states。 有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。 - labels (
tf.Tensor, 形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于计算 masked language modeling loss 的标签。 索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]中 (请参阅input_ids文档字符串) 索引设置为-100的 Tokens 将被忽略 (掩码)，loss 仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的 tokens 计算 - kwargs (
Dict[str, any], 可选, 默认为{}) — 用于隐藏已弃用的旧版参数。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或一个 tf.Tensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
loss (
tf.Tensor，形状为(n,)，可选，当提供labels时返回，其中 n 是非掩码标签的数量) — 掩码语言模型 (MLM) 损失。 -
logits (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言模型头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor元组 (embeddings 的输出一个，每层的输出一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上初始 embedding 输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor元组 (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
TFEsmForMaskedLM 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, TFEsmForMaskedLM
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = TFEsmForMaskedLM.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="tf")
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = tf.where((inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0])
>>> selected_logits = tf.gather_nd(logits[0], indices=mask_token_index)
>>> predicted_token_id = tf.math.argmax(selected_logits, axis=-1)TFEsmForSequenceClassification
class transformers.TFEsmForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看
from_pretrained()方法来加载模型权重。
ESM 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类/回归头（池化输出顶部的线性层），例如用于 GLUE 任务。
此模型继承自 TFPreTrainedModel。 查看超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
此模型也是 Keras Model 子类。 将其用作常规 Keras 模型，并参阅 TF/Keras 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
call
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: bool = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用
AutoTokenizer获得。有关详细信息，请参阅PreTrainedTokenizer.encode()和PreTrainedTokenizer.__call__()。 - attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行 attention 的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记被掩码。
- position_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置空自注意力模块中选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — （可选）您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联的向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attentions 张量。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的 hidden states。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回ModelOutput而不是纯元组。 - labels (
tf.Tensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方误差损失）。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵损失）。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
loss (
tf.Tensor，形状为(batch_size, )，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。 -
logits (
tf.Tensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor元组 (embeddings 的输出一个，每层的输出一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上初始 embedding 输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor元组 (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
TFEsmForSequenceClassification 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, TFEsmForSequenceClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = TFEsmForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = TFEsmForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D", num_labels=num_labels)
>>> labels = tf.constant(1)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).lossTFEsmForTokenClassification
class transformers.TFEsmForTokenClassification
< source >( config )
参数
- config (EsmConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看
from_pretrained()方法来加载模型权重。
ESM 模型 Transformer，顶部带有一个 token 分类头（hidden-states 输出顶部的线性层），例如用于命名实体识别 (NER) 任务。
此模型继承自 TFPreTrainedModel。 查看超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
此模型也是 Keras Model 子类。 将其用作常规 Keras 模型，并参阅 TF/Keras 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
call
< source >( input_ids: TFModelInputType | None = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: bool = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用
AutoTokenizer获得。有关详细信息，请参阅PreTrainedTokenizer.encode()和PreTrainedTokenizer.__call__()。 - attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行 attention 的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记被掩码。
- position_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
tf.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置空自注意力模块中选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- inputs_embeds (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — （可选）您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联的向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attentions 张量。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。 详情请查看返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - labels (
tf.Tensorof shape(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于计算 token 分类损失的标签。 索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或一个 tf.Tensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (EsmConfig) 和输入。
-
loss (
tf.Tensorof shape(n,), 可选, 其中 n 是未掩码标签的数量，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (
tf.Tensorof shape(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类得分 (在 SoftMax 之前)。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor元组 (embeddings 的输出一个，每层的输出一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出的 Hidden-states，加上初始 embedding 输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor元组 (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
The TFEsmForTokenClassification forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, TFEsmForTokenClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> model = TFEsmForTokenClassification.from_pretrained("facebook/esm2_t6_8M_UR50D")
>>> inputs = tokenizer(
... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="tf"
... )
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t] for t in predicted_token_class_ids[0].numpy().tolist()]