DeepGraphLearning / DeepGraphLearning/PerturbDiff
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied during sampling with finetuned_replogle.ckpt
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- 主要言語
- Python
- スター
- 63
- フォーク
- 10
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
Hello! I'm trying to run the sampling script using the provided finetuned_replogle.ckpt.
It seems this checkpoint was trained on 12626 genes, but script defaults to a 2000-gene space, causing a shape mismatch error:
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (128x4000 and 25252x512)
I tried changing the config to match 12626 genes:
data.pad_length=12626
model.hidden_num=[12626,512]
model.input_dim=12626
data.embed_key=X
However, the script still fails because 2000 is strictly hardcoded in several assert statements across the sampling codebase (e.g., sampling_generation_helpers.py line 58 and sampling_generation.py line 94).
How can I correctly run sampling for this finetuned checkpoint? Are there plans to make the gene dimension dynamic instead of hardcoded?
Thanks!
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず、sampling_generation_helpers.py の58行目付近と sampling_generation.py の94行目付近にあるハードコードされた次元アサーションを読み、finetuned_replogle.ckpt の次元および提供された sampling 設定と比較します。完了の条件は、checkpoint を使って sampling が実行でき、2000遺伝子に関する shape mismatch が発生しないことです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 活発
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 68/100