Seaton

你们竟然把这么完整的模型和对比数据放出来，真respect！ 我有个问题，在模型加速方面，隔壁Meta公司有个fairseq框架（提供了混合精度加速训练和层次化对象注册机制以灵活调整超参数等功能），你们是出于什么考虑而选择使用DeepSpeed呢？

can't download the contact-regression.pt for those ESM models

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Hi，thank you for your great jobs. Though the big language model e.g. can be download directly from the repo, when I init the model, it seems need the which can't...

Thank you for your work. I think integrating protein language models into Directed Evolution is a good idea. However, I have a question: In your paper, Directed Evolution has significantly...

get_node_features函数中二面角phi计算好像不对

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你好呀，看起来src.dataset.mutant_dataset.py 中第318行`angles[i, 0] = dihedral(c_coords[i], n_coords[i], c_alpha_coords[i], n_coords[i+1])`不对。  感觉正确的计算方式应该是 C(i-1)-N(i)-Cα(i)-C(i)，可以参考西湖大学反转结构算法PIFold的结构特征编码方式（应该更高效）。不过既然这两都是角度特征且不涉及精确的原子坐标计算，对最终结果的影响应该不大。

列表、函数参数以及缺省值的问题

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   老师好！ 如图中所示，append_list函数中将空列表lst作为函数参数。第一次使用缺省值调用append_list( lst=[ ])，执行完返回的结果为列表“[1]”。第二次再使用缺省值调用append_list( lst=[ ])，返回结果竟然再上一次调用的结果上添加元素，返回值为列表"[1，1]"。同上，第三次调用返回结果竟然为" [1, 1, 1]"。 这与我预计的结果不相符。我认为，在第一次调用结束后第二次调用时，append_list( )函数的参数lst应当重新被赋予缺省值——空列表[ ]，在此基础上进行append操作，进而得到lst = [1]，第三次重新调用得到的结果也是lst = [1]。 难道缺省值赋值时的操作lst=[ ]与函数体内的赋值操作lst=[ ]有什么不同之处吗？不清楚为什么lst在指向缺省值[ ]时， 还会指向上一次调用返回的结果？