构象优化评测问题

在构象优化drugs集评测时，使用conf_gen_cal_metrics脚本对评测分子的初始构象生成时，一直跑不出结果，看了具体过程，是先生成M多的初始构象，然后聚类成N类（N为评测构象的2倍），再在每类取一个，共取2N个初始构象，整个初始构象生成过程很耗时，为何要这样操作，这样操作评估效果最好吗？真正在推理过程中，这样操作，会增加推理的时间吧？并且用的target的mol去生成初始构象，为何不是用smiles，这块有点不理解，多谢解答

- Run this command,

mode="gen_data"
nthreads=20 # Num of threads
reference_file="./conformation_generation/drugs/test_data_200.pkl" # Your reference file dir
output_dir="./conformation_generation/drugs" # Generated initial data dir

python ./unimol/utils/conf_gen_cal_metrics.py --mode $mode --nthreads $nthreads --reference-file $reference_file --output-dir $output_dir