時隔2年,我竟然又來搜索這個問題,并且解決了之后才發(fā)現(xiàn),這個原來是我自己的帖子。。。。
@臨窗聽風雨 您好,很感謝您回復我,我的時間是包括了msa比對的,另外我想問您一個問題,和之前有讀者問您的很像,cuda out of memory,batch_size是默認的1,報錯是RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 7.86 GiB (GPU 0; 23.70 GiB total capacity; 12.40 GiB already allocated; 491.69 MiB free; 21.51 GiB reserved in total by PyTorch),測試蛋白是沒問題的,試過改windows和shift大小,換行去掉,還是不行,于是我換了新機器,40GB的A100,只是改了機器,其他啥也沒變,但是還是報錯,RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 22.08 GiB (GPU 0; 39.59 GiB total capacity; 15.49 GiB already allocated; 18.31 GiB free; 19.38 GiB reserved in total by PyTorch),我實在搞不明白為什么輸入沒變需要的顯存還變大了,請問您有什么建議嗎,我自己的想法是我的輸入序列太長了(1283個氨基酸,當我刪減到900多個的時候就能跑出來),但是我覺得我用的都是實驗室的服務器,可以說配置很好,不至于1200就跑不出來吧
RoseTTAFold-蛋白質(zhì)預測的“平凡之路”在個人筆記本win10自帶子linux系統(tǒng)下,運行基于CPU運算的RoseTTAFold 避開uniref30、BFD這兩個超大數(shù)據(jù)包的下載及解壓 提供便捷的pyRosett...
@臨窗聽風雨 您好,我有些問題想請教您,關(guān)于rosettafold的速度,我在很多報道中(比如這篇https://blog.csdn.net/hs6605015/article/details/119062777)看到稱,RoseTTAFold只需要一塊RTX2080顯卡,就能在10分鐘左右計算出400個氨基酸殘基以內(nèi)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。然而我使用24GB的RTX3090,卻要花費50分鐘完成example下pyrosetta版本的運行,我想知道關(guān)于速度您有什么建議給我嗎,我需要提高速度達到報道的那個量級,(試著改了您說的network/predict_pyRosetta.py,但是貌似沒有很大的用)
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