DeepFRI_pytorch在昇腾的部署实践

作者：昇腾实战派

知识地图：https://blog.csdn.net/Lumos_Lovegood/article/details/161601003

背景概述

随着蛋白质序列数据库（如UniProt，目前已包含超过1亿条序列）的爆发式增长，如何高效地预测蛋白质功能已成为计算生物学领域的核心挑战。传统的基于序列比对（BLAST）或基于特征工程的方法在面对低序列相似性蛋白质时往往表现不佳，尤其是对于新测序的蛋白质或孤儿蛋白质。

DeepFRI（Deep Functional Residue Identification）由Gligorijević等人于2021年在Nature Communications上发表，是一款结合蛋白质序列信息和三维结构信息的深度学习模型，利用图卷积神经网络（GCN）将蛋白质的三维结构表示为图，从中学习功能相关模式，同时融合蛋白质语言模型提取的序列特征，实现对蛋白质功能的高精度预测。

本文介绍 DeepFRI 模型的PyTorch + 昇腾 Ascend NPU 适配版本——从原始 TensorFlow/Keras 项目中抽取推理与权重转换的最小闭环，在昇腾 AI 平台上完成部署、迁移与精度验证，为蛋白质功能预测的工业级推理场景提供高效、可复现的技术方案。

模型介绍

DeepFRI 概述

DeepFRI 的核心目标是预测蛋白质的生物学功能注释，包括：

• 基因本体（Gene Ontology, GO）注释：分子功能（MF）、生物过程（BP）、细胞组分（CC）
• 酶分类（Enzyme Commission, EC）编号

与传统方法不同，DeepFRI 的创新之处在于将蛋白质结构编码为接触图（Contact Map）——一种图结构表示，节点代表氨基酸残基，边代表残基间的空间接近关系（Cα原子距离 ≤ 10Å），然后利用图卷积网络在该图上传播特征，捕获序列中远距离残基在三维空间上的相互作用模式。

整体架构

DeepFRI 的数据流分为三个阶段：

第一阶段：LSTM 蛋白质语言模型（序列特征提取）

预训练的 LSTM 语言模型（LSTM-LM）在 Pfam 数据库约1000万个蛋白质结构域序列上训练，用于从蛋白质氨基酸序列中提取残基级别的上下文特征。模型由两层单向 LSTM 组成（隐藏维度512），输出拼接后产生1024维的残基级特征向量。

第二阶段：图卷积网络（GCN）处理结构数据

• 接触图被转换为邻接矩阵，每个氨基酸残基对应图中的一个节点
• GCN 接收两个输入：接触图的邻接矩阵 + LSTM 提取的残基级特征矩阵
• 通过多层图卷积操作（3层 MultiGraphConv，每层512维）传播特征
• 使用 SumPooling 将节点级特征聚合为蛋白质级全局表示

第三阶段：功能预测输出

全连接层（FuncPredictor）将蛋白质级表示映射到功能标签空间，输出每个 GO term / EC number 的预测概率。

两条推理路径

GCN 路径利用了结构信息，预测精度更高；CNN 路径仅需序列，适用于缺少结构数据的场景。

残基级功能解释

DeepFRI 不仅输出蛋白质的功能预测，还利用 Grad-CAM 技术生成残基级别的功能关联图谱（Class Activation Map），标识出可能参与该功能的关键氨基酸位置，为蛋白质功能提供位点级注解。

应用场景

• 蛋白质功能注释：对新测序基因的蛋白产物进行自动功能预测
• 酶工程：预测蛋白酶的EC编号，辅助代谢途径重建
• 药物靶标发现：通过预测分子功能推断蛋白在细胞通路中的角色
• 疾病机制研究：揭示致病蛋白的功能异常

PyTorch + 昇腾 NPU 适配版本

迁移动机

原始 DeepFRI 基于 TensorFlow 1.x / Keras 实现，依赖tf.keras生态进行训练和推理。为在昇腾 Ascend NPU 上高效运行，本项目将推理核心代码转换为 PyTorch 实现，并通过torch_npu适配昇腾硬件加速。

仓库结构

DeepFRI_Pytorch/ ├── deepfrier/ │ ├── torch_layers.py # 图卷积层、池化层、功能预测层的 PyTorch 实现 │ ├── torch_model.py # LSTMLanguageModel、DeepFRIGCN、DeepFRICNN 模型定义 │ ├── torch_predictor.py # 推理预测器封装 │ └── utils.py # 数据处理工具函数 ├── examples/ # 示例输入（PDB文件、接触图、FASTA序列） ├── figs/ # 模型架构图 ├── scripts/ │ └── prepare_models.sh # 权重下载与转换一键脚本 ├── trained_models/ # 转换后的 PyTorch 权重存放目录 ├── benchmark_inference.py # 推理性能基准测试 ├── convert_weights.py # HDF5 → PyTorch state_dict 权重转换 ├── predict.py # 主推理入口 ├── verify_accuracy.py # 精度验证脚本 ├── requirements.txt ├── environment.yml └── setup.py

核心实现

图卷积层（MultiGraphConv）：对邻接矩阵进行三种归一化处理（原始矩阵、非对称归一化、对称归一化），将节点特征与三种归一化邻接矩阵相乘后拼接，通过线性变换产生输出。

LSTM 语言模型：双层单向 LSTM，输出两层隐状态拼接，产生1024维残基级特征。

权重转换要点：

• TensorFlowConv1D权重维度(K, Cin, Cout)→ PyTorch(Cout, Cin, K)
• TensorFlowBatchNorm默认eps=1e-3，PyTorch 中必须保持一致
• CuDNNLSTM 的 HDF5 权重转换到nn.LSTM时需要按 TensorFlow 官方 HDF5 兼容逻辑做 CuDNN layout 到标准 LSTM layout 的转换，再合并 bias

版本信息

环境配置

创建 Conda 环境

conda create-ndeepfri_npupython=3.10-yconda activate deepfri_npu

克隆代码

gitclone https://gitcode.com/AI4Science/DeepFRI_Pytorch.gitcdDeepFRI_Pytorch

安装依赖

exportPIP_INDEX_URL=https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/ pipinstall-rrequirements.txt

配置昇腾环境

source/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.shexportASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0

可使用npu-smi info命令检查驱动是否正常。

模型权重准备

本仓库不直接提交上游预训练权重（体积较大），需要从上游下载并转换。

下载上游 GPU 版权重包

curl-Lhttps://users.flatironinstitute.org/~renfrew/DeepFRI_data/trained_models.tar.gz-otrained_models.tar.gz

解压并转换

tarxzf trained_models.tar.gz-C.--no-same-owner python convert_weights.py

转换输出示例：

Converting LSTM LM weights... Saved 8 tensors Converting GCN model: mf ... Saved 10 tensors Converting GCN model: bp ... Saved 10 tensors Converting GCN model: cc ... Saved 10 tensors Converting GCN model: ec ... Saved 10 tensors Converting CNN model: ec ... Saved 38 tensors Converting CNN model: mf ... Saved 38 tensors Converting CNN model: bp ... Saved 38 tensors Converting CNN model: cc ... Saved 38 tensors All models converted successfully!

也可使用一键脚本：

bashscripts/prepare_models.sh trained_models.tar.gz

转换完成后，目录应包含：

trained_models/pytorch/ ├── lstm_lm.pt ├── DeepCNN-MERGED_biological_process.pt ├── DeepCNN-MERGED_cellular_component.pt ├── DeepCNN-MERGED_enzyme_commission.pt ├── DeepCNN-MERGED_molecular_function.pt ├── DeepFRI-MERGED_MultiGraphConv_3x512_fcd_1024_ca_10A_cellular_component.pt ├── DeepFRI-MERGED_MultiGraphConv_3x512_fcd_1024_ca_10A_enzyme_commission.pt ├── DeepFRI-MERGED_MultiGraphConv_3x512_fcd_1024_ca_10A_molecular_function.pt └── DeepFRI-MERGED_MultiGraphConv_3x512_fcd_2048_ca_10A_biological_process.pt

迁移适配要点

TensorFlow → PyTorch 关键差异

昇腾 NPU 适配

PyTorch 版本天然支持通过torch_npu在昇腾 NPU 上运行，无需额外迁移代码。只需在推理时指定设备：

python predict.py--seq'...'-ontmf--devicenpu:0

如果运行时环境不完整，可能会在aclInit阶段失败，例如出现507000或1343225857错误码。

推理命令

1. 序列输入，CNN 路径

python predict.py\--seq'SMTDLLSAEDIKKAIGAFTAADSFDHKKFFQMVGLKKKSADDVKKVFHILDKDKDGFIDEDELGSILKGFSSDARDLSAKETKTLMAAGDKDGDGKIGVEEFSTLVAES'\-ontmf\--devicenpu:0\--verbose

上游参考输出：

Protein GO-term/EC-number Score GO-term/EC-number name query_prot GO:0005509 0.99769 calcium ion binding

PyTorch NPU 复现结果：

[PASS] query_prot GO:0005509 calcium ion binding expected=0.99769 actual=0.99769 diff=0.000003

2. FASTA 输入，CNN 路径

python predict.py\--fasta_fnexamples/pdb_chains.fasta\-ontmf\--devicenpu:0\--verbose

3. PDB 输入，GCN 路径

python predict.py\--pdb_fnexamples/pdb_files/1S3P-A.pdb\-ontmf\--devicenpu:0\--verbose

上游参考输出：

query_prot GO:0005509 0.99824 calcium ion binding

PyTorch NPU 复现结果：

[PASS] query_prot GO:0005509 calcium ion binding expected=0.99824 actual=0.99824 diff=0.000001

精度验证

CPU 验证

python verify_accuracy.py--devicecpu

输出示例：

[PASS] query_prot GO:0005509 calcium ion binding expected=0.99769 actual=0.99769 diff=0.000003 [PASS] 1S3P-A GO:0005509 calcium ion binding expected=0.99769 actual=0.99769 diff=0.000003 [PASS] 2J9H-A GO:0004364 glutathione transferase activity expected=0.46937 actual=0.46937 diff=0.000003 [PASS] 2J9H-A GO:0016765 transferase activity, transferring alkyl or aryl (other than methyl) groups expected=0.19910 actual=0.19910 diff=0.000001 [PASS] gcn_pdb GO:0005509 calcium ion binding expected=0.99824 actual=0.99824 diff=0.000001 [OK] MF top: GO:0005509 score=0.99769 (calcium ion binding) [1 predictions] [OK] BP top: GO:0051179 score=0.14491 (localization) [4 predictions] [OK] CC top: GO:0005829 score=0.23144 (cytosol) [7 predictions] [OK] EC no predictions above threshold (expected for some proteins)

NPU 验证

python verify_accuracy.py--devicenpu:0

精度对齐结果

转换后的 PyTorch 权重在 CPU 上与上游 README 参考值完全对齐：

额外 ontology 验证：

• BPtop prediction:GO:0051179score=0.14491 (localization)
• CCtop prediction:GO:0005829score=0.23144 (cytosol)
• EC: 对该测试序列没有超过阈值的预测（符合预期）

性能测试

单条序列推理

python benchmark_inference.py--devicenpu:0--modeseq--ontologymf--warmup3--iters10

CPU 基准结果：

FASTA 批量推理

python benchmark_inference.py--devicenpu:0--modefasta--ontologymf--warmup2--iters5

CPU 基准结果：

已知限制

• 本仓库不包含原始 TensorFlow 训练代码，仅聚焦于 PyTorch 推理
• 上游 GCN 权重比 CNN 权重更敏感，因为经过了 CuDNNLSTM →nn.LSTM的转换路径
• 如果 Ascend 910 会话没有正确映射设备节点，即使 Python 包安装正确，torch_npu仍会在初始化阶段失败

参考文献

• Gligorijević V, Renfrew P D, Kosciolek T, et al. Structure-based protein function prediction using graph convolutional networks[J]. Nature Communications, 2021, 12(1): 1-14.
• 上游代码仓库：https://github.com/flatironinstitute/DeepFRI
• PyTorch 昇腾适配版：https://gitcode.com/AI4Science/DeepFRI_Pytorch