Materials.selfies Ted

🚀 selfies - ted

SELFIESを用いた分子表現のためのTransformerベースのエンコーダ・デコーダモデルです。

🚀 クイックスタート

selfies - tedは、SELFIESを使用した分子表現のためのTransformerベースのエンコーダ・デコーダモデルです。以下に使用方法を示します。

💻 使用例

基本的な使用法

# Import
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import selfies as sf
import torch

# Load the model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm/materials.selfies-ted")
model = AutoModel.from_pretrained("ibm/materials.selfies-ted")

# Encode SMILES strings to selfies
smiles = "c1ccccc1"
selfies = sf.encoder(smiles)
selfies = selfies.replace("][", "] [")

# Get embedding
token = tokenizer(selfies, return_tensors='pt', max_length=128, truncation=True, padding='max_length')
input_ids = token['input_ids']
attention_mask = token['attention_mask']
outputs = model.encoder(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
model_output = outputs.last_hidden_state

input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(model_output.size()).float()
sum_embeddings = torch.sum(model_output * input_mask_expanded, 1)
sum_mask = torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)
model_output = sum_embeddings / sum_mask

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache - 2.0ライセンスの下で提供されています。