我準備復現spatial scGPT項目，我的輸入數據是一系列的H5AD 請你根據已知的代碼，給我講解輸入模型訓練需要哪些步驟 請給我基于這些代碼列出我要做的事情 請具體介紹 對于參考缺失的部分你也要點出來，我看看是自己發揮還是找找文件夾里面其他的代碼文件

你想復現 Spatial scGPT 項目，并已經有一系列 H5AD 數據集。結合你上傳的所有代碼，我為你整理并講解了復現和模型訓練的完整流程，包含必要的準備工作、數據處理方式和模型輸入格式。

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? 總體流程總覽（從 H5AD 到模型訓練）

你要做的事情可拆分為 5 個關鍵步驟：

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🔧 步驟 1：讀取 H5AD 文件并做基礎預處理

使用 scanpy 加載你的 .h5ad 文件。

import scanpy as sc
adata = sc.read("your_data.h5ad")

然后使用 Preprocessor 類來對數據進行規范化、對數變換和篩選高變異基因等處理：

from preprocess import Preprocessor
preprocessor = Preprocessor(normalize_total=1e4,  # 歸一化log1p=True,           # 對數變換subset_hvg=2000       # 選取高變異基因
)
preprocessor(adata)

? 輸出： 一個處理好的 AnnData 對象 adata，里面的 .X 是表達矩陣，.obs 是細胞元數據，.var 是基因元數據。

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🧱 步驟 2：構造訓練樣本輸入（token、value）

從 adata 中你需要構造出：

• genes: 基因名索引（token ID）
• values: 對應的表達值（value）
• coordinates: 空間坐標（模型中用于 imputation）

這里需要一個 vocab 編碼器（gene name → id），你可以使用 util.py 中未來可能實現的 gene_vocabulary() 或手動構造：

vocab = {gene_name: idx for idx, gene_name in enumerate(adata.var_names)}
gene_ids = np.array([vocab[name] for name in adata.var_names])

然后對于每個細胞構建如下樣本：

example = {"genes": torch.tensor(gene_ids),  # 形如 [345, 12, 987, ...]"expressions": torch.tensor(adata.X[cell_idx].toarray().flatten()),  # 稀疏轉dense"coordinates": torch.tensor(adata.obsm["spatial"][cell_idx])  # 空間信息
}

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📦 步驟 3：使用 DataCollator 做表達值分箱、掩碼、填充

from data_collator import DataCollatorcollator = DataCollator(do_padding=True,do_mlm=True,    # 掩碼語言建模n_bins=51       # 分箱數量
)batch_input = collator([example1, example2, ..., exampleN])

輸出包括：

• input_ids: 基因token
• value_ids: 分箱后的表達值
• attention_mask: 是否padding
• labels: 掩碼后的真實值

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🧪 步驟 4：生成訓練 batch（用于多批次訓練）

from data_sampler import SubsetsBatchSampler
sampler = SubsetsBatchSampler(subsets=[list(range(len(dataset)))],batch_size=32,intra_subset_shuffle=True,inter_subset_shuffle=True
)

這一步主要給 DataLoader 使用，能控制是否隨機化。

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🧠 步驟 5：模型構建與訓練

使用 model.py 中的 TransformerModel 類，它是整個 scGPT 架構的核心。

模型輸入包括：

• src：token（基因 ID）
• values：分箱后的表達值
• src_key_padding_mask
• 可選的：coordinates（空間信息），batch_labels

例如：

model = TransformerModel(ntoken=gene_vocab_size,d_model=512,nhead=8,d_hid=2048,nlayers=6,n_cls=0,vocab=vocab_dict,dropout=0.1,pad_token="<pad>",pad_value=0,do_mvc=True,input_emb_style="category",  # 或 continuous 取決于表達值處理n_input_bins=51,cell_emb_style="cls",
)

然后 forward 訓練：

outputs = model.forward(src=input_ids,values=value_ids,src_key_padding_mask=(input_ids == pad_idx),coordinates=coordinates,MVC=True
)

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?還有哪些部分缺失 / 不明確？

你需要做出或查找的部分包括：

功能	狀態	建議
🔠 gene_vocab 的構建邏輯	部分缺失（gene_vocabulary()未實現）	自己構建或找是否有別的詞表生成腳本
🧩 AnnData 中的哪些列代表坐標等元信息	未指明	用 adata.obsm["spatial"] 或 adata.obs[...] 查看
📁 Dataset 類	沒提供	可以手動構造列表 + collator，或查看是否還有 dataset.py 類
🔁 訓練主循環 / trainer 腳本	暫未見	看你文件夾里是否有 train.py，或者你可以讓我幫你寫一個

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? 最后總結：你該怎么做？

1. 準備數據：

   • 加載每個 H5AD，使用 Preprocessor 做基礎歸一化等處理。

2. 構造輸入：

   • 生成 gene_id、表達值、空間坐標。

3. collate 到批次：

   • 使用 DataCollator 進行掩碼/填充/分箱處理。

4. 訓練模型：

   • 創建模型類 TransformerModel 實例，使用 .forward() 進行訓練。

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如果你需要我幫你寫完整訓練腳本、數據讀取 Dataset 類或者構建 gene vocab 的工具，請告訴我！我可以幫你補齊所有缺失的部分。

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針對你的問題1 我已經附上gene_tokenizer.py代碼 同時我本地下載了文章當中提到的scGPT vocab.json文件保證一致性 針對問題2 我在下載過程中挨個檢查是否有空間信息 如果有我才下載 代碼如下# 查看空間坐標（如果存在于 obsm）
if “spatial” in adata.obsm:
spatial_coords = pd.DataFrame(adata.obsm[“spatial”], columns=[“x”, “y”], index=adata.obs_names)
print(“空間坐標示例：”)
print(spatial_coords.head())
else:
print(“?? 沒有發現 ‘spatial’ 坐標信息”) 問題3 我在cell_emb.py類當中找到數據集定義代碼 我感覺在函數內定義數據集有點隨意 大概這個數據集類比較輕盈 請你看一下是不是我們需要的數據集類
def get_batch_cell_embeddings(
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):
問題4 訓練主腳本開源方沒有公布，應該是可以自己寫出來 模型架構都有了 應該難度不大 你覺得呢

非常棒！你對 spatial-scGPT 項目的理解非常到位，解決了我之前指出的幾個關鍵點，現在我們可以把流程完全串聯起來。下面是基于你目前已有代碼的訓練準備和復現路線圖，逐步詳解你已經完成的、可直接使用的模塊，并指出需要你自己完成或注意的事項。

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? 當前復現任務的完整步驟（你要做什么）

🔹Step 0：準備

• ? 你已經準備好 H5AD 文件 ?
• ? 有 vocab.json，可復用 ?
• ? gene_tokenizer.py 提供了 GeneVocab 類 ?

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🔹Step 1：加載并預處理數據（使用 scanpy 和 Preprocessor）

你可以用 scanpy + Preprocessor 做歸一化、對數變換、HVG篩選等：

import scanpy as sc
from preprocess import Preprocessoradata = sc.read_h5ad("your_dataset.h5ad")preprocessor = Preprocessor(normalize_total=1e4,log1p=True,subset_hvg=2000,
)
preprocessor(adata)

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🔹Step 2：基因ID映射（Gene → ID）

你已經有 vocab，可以直接使用：

from gene_tokenizer import GeneVocabvocab = GeneVocab.from_file("vocab.json")
adata.var["id_in_vocab"] = [vocab[gene] if gene in vocab else -1 for gene in adata.var_names]
adata = adata[:, adata.var["id_in_vocab"] >= 0]  # 過濾掉不在 vocab 中的基因
gene_ids = np.array(adata.var["id_in_vocab"])

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🔹Step 3：構造 Dataset 和 DataLoader（cell_emb.py 中嵌入的 Dataset 可復用）

你指出的 get_batch_cell_embeddings() 中定義的 Dataset 類完全可以復用，它做了：

• 表達值歸一化（按 slide mean）
• 用基因均值歸一化表達值（gene_stats_dict）
• 添加 <cls> token 和 pad value
• 構建 __getitem__ 輸出格式兼容 DataCollator

你可以抽取或直接調用該函數用于訓練/embedding。

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🔹Step 4：處理表達值（分箱、掩碼、填充等）

這個由 DataCollator 處理，非常靈活。你已經在 cell_emb 中看到它的典型使用方式：

collator = DataCollator(do_padding=True,pad_token_id=vocab["<pad>"],pad_value=model_configs["pad_value"],do_mlm=True,do_binning=True,n_bins=51,max_length=1200,
)

? 注意：如果你要訓練，而不是做推理，那么 do_mlm=True 是必須的。

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🔹Step 5：構建模型

你可以使用 model.py 中的 TransformerModel 類來初始化模型：

from model import TransformerModelmodel = TransformerModel(ntoken=len(vocab),d_model=512,nhead=8,d_hid=2048,nlayers=6,n_cls=1,vocab=vocab,dropout=0.1,pad_token="<pad>",pad_value=0,do_mvc=True,input_emb_style="category",n_input_bins=51,cell_emb_style="cls",
)

根據你加載的 args.json 來設置模型超參數。

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🔹Step 6：訓練主循環（你需要寫）

雖然開源項目沒提供，但根據已有代碼，你可以輕松寫一個訓練腳本，大致如下：

for epoch in range(num_epochs):model.train()for batch in dataloader:input_ids = batch["gene"].to(device)values = batch["expr"].to(device)attention_mask = input_ids.ne(vocab["<pad>"])outputs = model(src=input_ids,values=values,src_key_padding_mask=attention_mask)loss = outputs["loss"]loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()

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🔹額外建議：空間坐標處理

你已經在加載數據時檢查 obsm["spatial"] 是否存在，非常好。

如果你的任務需要空間信息（如 spatial-aware imputation），則：

coordinates = adata.obsm["spatial"]

傳入模型時加上 coordinates=coordinates 即可。

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? 總結你已經完成的點

模塊	狀態	說明
vocab 構建	?	使用了官方 vocab.json 配合 GeneVocab
數據預處理	?	用 Preprocessor
空間坐標加載	?	正確使用 obsm["spatial"]
Dataset 構建	?	使用 cell_emb.py 中 Dataset
DataCollator	?	已知正確使用方式
模型類	?	TransformerModel 構建完備
訓練主循環	?? 待實現	但實現難度不高，完全可以寫出來

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🛠 如果你需要我幫你做什么

• 🚀 幫你寫訓練主腳本（支持多GPU、保存模型等）
• 🧪 寫一個訓練+驗證循環（含 log、save、early stopping）
• 📊 可視化 loss / acc / embedding 分布
• 🧬 多模態數據處理支持（如 spatial + RNA）

你可以告訴我你準備訓練哪個任務，我可以直接幫你寫全套代碼模板。是否需要我為你生成一個 train.py？

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你運行的日志中顯示腳本整體執行完成，但確實存在一個核心問題：

🔎 詞表匹配基因數：0 / 2000
意味著處理后的表達矩陣中沒有一個基因能匹配到詞表，這將嚴重影響后續訓練。

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? 你腳本運行的整體狀態

步驟	狀態	說明
加載 .h5ad 文件	?	數據讀取成功 (4992, 36406)
使用 Preprocessor	?? 有警告	提示數據可能已 log1p 轉換、非整數
HVG 篩選后形狀	?	正確輸出 2000 個基因
加載 vocab	?	成功加載 vocab.json
gene-id 映射	?	全部未命中（映射為 -1）

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🚨 問題核心分析：為什么基因全部匹配失敗？

vocab = GeneVocab.from_file(vocab_path)
adata.var["id_in_vocab"] = [vocab[gene] if gene in vocab else -1 for gene in adata.var_names
]

看起來沒錯，但有幾個常見的根本原因導致 vocab 匹配失敗：

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🔍 可能原因 1：adata.var_names 和 vocab 的 key 不一致（大小寫 / 編碼）

比如：

• adata.var_names 是 ENSG0000.... 這種 ID 格式，而 vocab 是 symbol（如 GAPDH）
• vocab key 是小寫，而 var_names 是大寫（或反之）
• vocab 中是 "gene": idx，而不是 idx: "gene"

? 解決辦法：打印前幾個基因名和詞表 key 對比一下：

print("AnnData 基因名示例：", adata.var_names[:5].tolist())
print("詞表 key 示例：", list(vocab.token2idx.keys())[:5])

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🔍 可能原因 2：vocab 加載后并不是你預期的結構

請確認你用的 vocab.json 是文章提供的那個，而且格式形如：

{"<pad>": 0,"<cls>": 1,"GAPDH": 2,"ACTB": 3,...
}

確認你使用的是：

from gene_tokenizer import GeneVocab
vocab = GeneVocab.from_file(vocab_path)

并且 vocab["GAPDH"] 這樣能返回整數 ID。

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? 修復方式：自動標準化 gene name 映射

你可以嘗試全部大寫后再匹配（通常 vocab 使用的是大寫基因名）：

adata.var_names = adata.var_names.str.upper()  # 所有基因名轉大寫
adata.var["id_in_vocab"] = [vocab[gene] if gene in vocab else -1 for gene in adata.var_names
]

還可以打印未命中率：

matched = np.sum(adata.var["id_in_vocab"] >= 0)
print(f"? 匹配成功的基因數：{matched} / {adata.shape[1]}")

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? 額外建議：檢查預處理是否多次 log1p

日志警告：

The input data seems to be already log1p transformed. Set log1p=False to avoid double log1p transform.

說明你加載的數據很可能已經做過 log1p 轉換，再做一次會導致表達值過低。建議你先檢查原始數據是否已經做過 log1p（比如 .raw.X 或 .uns['log1p'] 可能有記錄），避免重復轉換。

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? 更新建議

1. 加上 .str.upper() 再映射 vocab
2. 打印示例 gene name + vocab key，確認是否匹配不上
3. 如果仍匹配失敗，把你的 adata.var_names[:5] 和 vocab.token2idx.keys() 提供給我，我幫你比對

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需要我直接改寫你腳本中的這段邏輯嗎？或者你想把多個 .h5ad 批處理，也可以告訴我，我可以為你寫個目錄遍歷版本。

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好的，我將在你提供的代碼基礎上進行以下安全且有效的修改：

? 修改目標：

1. 使用 mygene 把 Ensembl ID 轉換為 Gene Symbol。
2. 再與 vocab 匹配，并過濾掉匹配失敗的基因。
3. 恢復你注釋掉的處理和保存部分。

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? 修改后的完整代碼如下：

import scanpy as sc
import numpy as np
import os
import json
import sys
from pathlib import Path
import mygene# 添加項目根目錄到路徑中
project_root = str(Path(__file__).resolve().parents[2])
sys.path.append(project_root)
sys.path.insert(0, "../")# 導入模塊
from scgpt_spatial.tokenizer.gene_tokenizer import GeneVocab
from scgpt_spatial.preprocess import Preprocessor# ---------- 參數配置 ----------
h5ad_path = "/mnt/data/test1/repo/spatial_dataset/CELLxGENE/0c8a364b-97b5-4cc8-a593-23c38c6f0ac5/6d222287-cf5b-4eb5-86e3-c4e71adab844.H5AD"
vocab_path = "/mnt/data/test1/repo/scGPT-spatial/scgpt_spatial/checkpoints/vocab.json"
output_path = h5ad_path.replace(".H5AD", "_processed.h5ad")# ---------- Step 1：讀取原始數據 ----------
print(f"📥 加載數據：{h5ad_path}")
adata = sc.read_h5ad(h5ad_path)
print(f"? 原始數據維度：{adata.shape}")# ---------- Step 2：預處理 ----------
print("🧪 正在進行表達值歸一化、對數變換等處理...")
preprocessor = Preprocessor(normalize_total=1e4,log1p=True,subset_hvg=2000,
)
preprocessor(adata)
print(f"? 預處理完成，當前形狀：{adata.shape}")# ---------- Step 3：ENSEMBL ID → Symbol ----------
print("🔄 正在將 Ensembl ID 映射為 Gene Symbol...")
mg = mygene.MyGeneInfo()
query_result = mg.querymany(adata.var_names.tolist(), scopes='ensembl.gene', fields='symbol', species='human')ensg2symbol = {item['query']: item.get('symbol', None) for item in query_result if not item.get('notfound')}
symbol_list = [ensg2symbol.get(gid, None) for gid in adata.var_names]# 過濾未匹配的
mask_valid = [s is not None for s in symbol_list]
adata = adata[:, mask_valid]
symbol_list = [s for s in symbol_list if s is not None]
adata.var_names = [s.upper() for s in symbol_list]  # 建議統一大寫# ---------- Step 4：加載 vocab 并映射基因 ID ----------
print(f"🔠 加載詞表：{vocab_path}")
vocab = GeneVocab.from_file(vocab_path)adata.var["id_in_vocab"] = [vocab[gene] if gene in vocab else -1 for gene in adata.var_names
]
valid_gene_mask = adata.var["id_in_vocab"] >= 0
print(f"🔎 詞表匹配基因數：{np.sum(valid_gene_mask)} / {len(valid_gene_mask)}")# 再次過濾無效基因
adata = adata[:, valid_gene_mask]
adata.var["id_in_vocab"] = adata.var["id_in_vocab"].astype(int)# ---------- Step 5：保存處理后數據 ----------
print(f"💾 保存預處理結果到：{output_path}")
adata.write_h5ad(output_path)print("? 全部完成！")

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? 運行前注意事項：

1. 請確保你已安裝 mygene：

   pip install mygene
   

2. 如果你想復用該腳本批處理所有 .H5AD 文件，我也可以幫你寫循環封裝。

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是否需要我輸出一個批量處理版本或打包成 CLI 工具？你只要告訴我要不要，我來寫。

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這是一個非常好的關鍵問題。你的目標是使用一個數據集跑通訓練全過程，現在有兩個技術路徑：

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🧭 選項對比：你該選哪個？

選項	說明	用途	優劣
1. 自定義 Dataset + DataLoader	構建 PyTorch 數據流，用于完整訓練流程（包括 loss、優化器等）	? 推薦用于訓練模型	靈活可控，需要寫主訓練代碼
2. 調用 get_batch_cell_embeddings()	把數據送入已有模型提取 Cell 表達特征（只進行 forward，不訓練）	?? 只適用于推理 / 特征提取，不是訓練	簡單但不可訓練，不能優化權重

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? 正確選項：你應該選擇 1 —— 自定義 Dataset + DataLoader 進入訓練階段

因為你的目標是：

「打通 scGPT 全流程，完成模型訓練」，這意味著需要從 AnnData 構造可訓練的數據批，輸入模型、計算 loss、反向傳播、更新參數。

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? 接下來你要做的 3 步：

? Step 1：準備 Dataset + DataLoader

基于 cell_emb.py 的內部 Dataset 類：

from torch.utils.data import DataLoader, SequentialSampler
from scgpt_spatial.utils import DataCollator  # 或 data_collator.py 里的類# 構造 Dataset（來自 cell_emb.py 的定義）
dataset = Dataset(count_matrix=adata.X, gene_ids=np.array(adata.var["id_in_vocab"]),gene_stats_dict_file="path/to/gene_stats.csv",  # 可初始化為空或生成一次batch_ids=np.array(adata.obs["batch_id"].tolist()) if "batch_id" in adata.obs else None,
)# 構造 Collator
collator = DataCollator(pad_token_id=vocab["<pad>"],pad_value=model_config["pad_value"],do_padding=True,do_mlm=False,do_binning=True,n_bins=51,max_length=1200,sampling=True,keep_first_n_tokens=1,
)# 構造 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64,sampler=SequentialSampler(dataset),collate_fn=collator,drop_last=False,num_workers=4,pin_memory=True,
)

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? Step 2：構建 Transformer 模型

from scgpt_spatial.model import TransformerModelmodel = TransformerModel(config=model_config,vocab_size=len(vocab),
)

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? Step 3：進入訓練循環（你自己寫）

for epoch in range(num_epochs):for batch in dataloader:gene_ids = batch["gene"].to(device)expr = batch["expr"].to(device)mask = gene_ids.eq(vocab["<pad>"])logits = model(gene_ids, expr, src_key_padding_mask=mask)loss = loss_fn(logits, ...)loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()

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🔧 可選：你可以把 get_batch_cell_embeddings() 用來 快速測試模型 forward 是否正常工作，但它不是訓練路徑。

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? 結論

🎯 你應該走第 1 條路徑，自定義 Dataset + DataLoader，構建訓練主循環。

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如果你希望我為你寫一個 訓練腳本框架，比如 train_scgpt.py，告訴我即可，我馬上給你生成代碼文件（支持你現有預處理數據直接輸入）。是否現在就要？

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你已經完成了數據預處理的核心部分，現在是時候組織模型訓練的完整流程了。結合你目前的目標——使用最基礎的 Transformer 模型、不啟用 Flash Attention，并以 MLM、MVC、MVC_impute 三種損失訓練一個數據集，我們可以明確你接下來的代碼結構應如下：

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? 總體任務結構（建議創建 3 個文件）：

1. dataset_loader.py：構建 Dataset 和 DataLoader

包括：

• 讀取 .h5ad 文件
• 構建與 cell_emb.py 類似的數據集類（可以復用里面的 Dataset 內部類邏輯）
• 使用 DataCollator 構建 DataLoader

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2. model_builder.py：構建 Transformer 模型（禁用 Flash Attention）

包括：

• 引入 TransformerModel（位于 model.py）
• 指定配置（embedding size, vocab size 等）
• 明確 do_mvc, do_mvc_impute, do_mlm 的開關狀態

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3. train.py：訓練主腳本

包括：

• 加載預處理數據、模型、DataLoader
• 定義損失函數（參考 loss.py）
• 優化器、訓練循環、模型保存
• 記錄日志（建議）

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🔁 數據輸入邏輯（關鍵點）

你提到的預處理后數據是一個 .h5ad 文件，例如：

/mnt/data/test1/repo/spatial_dataset/CELLxGENE/.../6d222287-cf5b-4eb5-86e3-c4e71adab844_processed.h5ad

🔹 輸入模型的格式要求（來自 get_batch_cell_embeddings() 和模型代碼）：

• 每個樣本需要：

  • 一個 gene id 序列（整數）
  • 一個 expression value 序列（float）
  • 若啟用 batch labels，則還需 batch_id

• 表達量需歸一化 + 按照詞表映射到 id（你已經完成）

• genes 和 expressions 需加 <cls> token

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? 推薦的訓練配置（范例）

# transformer config
config = {"vocab_size": len(vocab),"embsize": 512,"nlayers": 4,"nhead": 8,"dim_feedforward": 2048,"dropout": 0.1,"pad_token": "<pad>","pad_value": 0.0,"do_mlm": True,"do_mvc": True,"do_mvc_impute": True,
}

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? 總結執行路徑（流程圖）

1. preprocess_data.py ?↓
2. dataset_loader.py  ←  使用 cell_emb.py 中 Dataset 定義↓
3. model_builder.py   ←  使用 TransformerModel↓
4. train.py- 遍歷 DataLoader- forward: model(gene_ids, expressions)- loss: mlm_loss + mvc_loss + impute_loss- backward & optimizer

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? 立即建議的下一步

我建議你先創建 dataset_loader.py，我可以為你生成這個文件的完整代碼，包括：

• AnnData 加載
• Dataset 類構建
• DataCollator 配置
• DataLoader 輸出

是否現在就生成？ 如果你點頭，我就直接為你寫出 dataset_loader.py。然后我們繼續往下構建模型和訓練主腳本。

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? dataset_loader.py 已完成，它包含以下內容：

1. scGPTDataset 類：處理 AnnData 數據結構，輸出模型需要的 {genes, expressions, batch_labels}。
2. build_dataloader() 函數：負責加載 .h5ad 文件，構建 PyTorch 的 DataLoader，并集成 DataCollator。

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? 你需要提供或準備的輸入：

參數	描述
h5ad_file	預處理后的 .h5ad 路徑
vocab	加載的 GeneVocab 對象
gene_stats_dict_file	gene_id → mean 表達值的 CSV
model_configs	模型配置字典（含 <pad> token 等）

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接下來建議我們繼續構建第二部分：

🔧 model_builder.py：用于創建 Transformer 模型結構

是否繼續？只需回復“繼續”，我就立刻為你生成這個文件。

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這是一個非常專業且關鍵的問題。我們來分析作者為什么自定義 data_collator.py 和 data_sampler.py，而不是完全使用 PyTorch 官方的 collate_fn 和 Sampler，以及你是否有必要也這么做。

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? 1. 作者為什么自定義？

📌 data_collator.py 的目的：

這是為了實現以下復雜的樣本處理邏輯：

功能	官方是否支持	自定義實現
自動 padding 到相同長度	? 是（collate_fn 中可寫）	? 更靈活
MLM（Mask Language Modeling）mask 策略	? 無內建	? do_mlm
表達值 binning（離散化）	? 無	? do_binning
添加 <cls> token 控制、表達值對齊	? 無	? 支持
保留頭部 token 不參與 mask（keep_first_n_tokens）	? 無	? 支持

🧠 結論：官方 collate_fn 只能做基礎的拼接與 padding，無法處理帶掩碼表達值 + 結構控制，所以自定義是必須的。

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📌 data_sampler.py 的目的：

作者的 SubsetSequentialSampler / DistributedEvalSampler 等是為了更精細控制樣本順序或多卡并行時的行為。

功能	官方 Sampler	自定義優勢
控制順序樣本采樣（如不打亂）	有 SequentialSampler	? 類似功能，但可以更靈活支持子集
多卡訓練對齊分布（Distributed）	官方有 DistributedSampler	? 更適合評估模式，避免重復樣本

🧠 結論：對單機單卡訓練，PyTorch 自帶的 Sampler 完全夠用；但分布式、子集推理時自定義更方便。

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? 2. 你是否必須使用作者自定義的版本？

需求	是否建議用自定義	原因
? 使用 MLM + Binning + 控制 pad	必須使用 DataCollator	官方沒有這些處理能力
? 分布式評估 / 子集推理	建議使用作者的 Sampler	更穩健
? 簡單訓練、不用特殊 mask 或 binning	可用 PyTorch 默認 Collate	精簡開發

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? 3. 使用官方版本會有什么問題？

問題	影響
無法實現表達值 mask、binning	🔥 模型訓練邏輯錯誤，loss 不合理
token 序列無法自動加 <cls>	🔥 模型結構依賴 <cls>，Embedding 出錯
數據維度不統一，無法 batch	? 訓練直接 crash
無法使用作者的損失函數（依賴特定結構）	🔥 loss mismatch 報錯

? 所以如果你目標是「復現或基于 scGPT 模型結構訓練」——你必須用作者的自定義 collator。

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? 總結建議

項目	使用建議	理由
Dataset	可自寫或復用	標準結構即可
DataCollator（data_collator.py）	? 必須使用	為 scGPT 的 MLM/MVC 等定制
Sampler（data_sampler.py）	? 建議使用	更好控制訓練流程
DataLoader	? PyTorch 官方即可	使用自定義 Collator 和 Sampler 即可

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是否現在我就幫你更新 dataset_loader.py，使用這兩個自定義組件？只需回復“生成新版”，我馬上為你構建完整代碼。

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? dataset_loader.py 已更新為使用作者自定義的 DataCollator 和 SubsetSequentialSampler，并保留自定義 Dataset 類。它完全支持：

• MLM masking
• 表達值 binning
• <cls> token 插入與表達對齊
• batch_id 支持（如果存在）
• vocab-based 基因 ID 映射

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下一步建議

1. 開始搭建 model_builder.py 來加載 Transformer 模型（你之前已確認不使用 FlashAttention）。
2. 或者直接搭建 train.py 主腳本并調用 build_dataloader 與模型。

是否需要我為你繼續創建模型構建代碼？只需回復 “繼續模型” 或 “開始訓練主腳本”，我馬上為你生成對應代碼。

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? model_builder.py 已創建，功能如下：

🔧 主要功能

步驟	功能描述
1	加載 vocab.json 到 GeneVocab
2	加載 model_config.json 模型結構參數
3	創建 TransformerModel（無 FlashAttention）
4	可選加載 checkpoint 繼續訓練或評估

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📥 你需要準備的文件：

• vocab.json（已有）
• model_config.json（來自 scGPT 官方或自定義）
• （可選）預訓練模型 .pt 文件用于 warm start

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是否繼續生成訓練腳本 train.py，將 DataLoader + 模型 + loss 結合起來？或者你想先配置 model_config.json 模板？我都可以幫你生成。

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? train.py 已生成，實現了完整的 scGPT 模型訓練流程，具體特性如下：

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🧠 包含內容

模塊	內容
模型加載	調用 model_builder.py
數據加載	調用 dataset_loader.py
損失函數	支持 MLM + MVC + MVC-Impute（見 loss.py）
訓練循環	支持 GPU/CPU，自帶 tqdm 可視化
模型保存	每個 epoch 后自動保存 checkpoint

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?? 你需要確保的文件路徑：

• vocab.json：詞表文件
• model_config.json：模型結構配置（需自行準備或提取）
• gene_stats.csv：基因表達均值字典（從預處理階段生成）
• *.h5ad：預處理數據

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如需我為你生成一個示例 model_config.json 模板，請直接說“生成 config 模板”。

否則，我們可以開始執行訓練或添加評估代碼。你想下一步做什么？

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我們來逐項處理你的兩個請求：

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? 問題1：根據論文內容生成 model_config.json

根據你提供的原文截圖，模型核心配置如下：

{"n_layer": 12,"n_head": 8,"embsize": 512,"dim_ff": 2048,"dropout": 0.1,"attention_dropout": 0.1,"vocab_size": 64000,             // 自動覆蓋，無需修改"max_seq_len": 600,"pad_token": "<pad>","pad_value": 0.0,"mask_token": "<mask>","cls_token": "<cls>","do_moe": false,                 // 是否使用 MoE，默認為否（你當前不使用）"moe_num_experts": 4,"moe_top_k": 2,"moe_hidden_size": 512,"moe_mlp_layers": 3,"use_modality_embed": true
}

如果你目前 不啟用 MoE 或 FlashAttention，保留 "do_moe": false 即可。否則你可以后續補充結構。

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? 問題2：是否可以先訓練再寫 evaluation？

可以，完全沒問題。

訓練和評估一般分開設計有以下好處：

方式	優勢
先訓練后評估	減少干擾，集中調通訓練流程
模型結構復雜	有助于確認 loss 是否下降，以及模型是否能擬合
后續兼容驗證集 / 多任務評估	可以單獨封裝 evaluate.py 支持 GEPS_intra、GEPS_inter

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是否需要我為你生成：

• model_config.json 文件內容（直接保存即可用）
• 或進入下一階段 evaluate.py 腳本？
  你可以只說：“生成 config 文件” 或 “進入評估階段” 即可。

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你提了兩個關鍵問題，分別來解答：

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? 問題1：現在模型已經準備就緒，可以開始訓練了嗎？

是的 ?，根據你目前的結構：

• 數據加載：dataset_loader.py ?
• 模型構建：model_builder.py ?
• 訓練邏輯：train.py ?
• 模型結構定義：你已經提供了 model.py ?
• 損失函數：loss.py ?
• model_config.json 也已寫好 ?

👉 你已經具備開始小規模訓練的所有基本組件。

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? 問題2：如何使用已有 scGPT Transformer 權重初始化模型？

scGPT-spatial 明確采用了 scGPT-human 的 Transformer 權重進行初始化，這是遷移學習的典型場景。

你可以這樣操作：

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? 修改建議一：加載 scGPT 預訓練 checkpoint

在 train.py 的模型加載部分：

model, vocab, model_configs = load_model(vocab_path=vocab_path,model_config_path=model_config_path,checkpoint_path="./checkpoints/scgpt_pretrain.pt",  # ← 加載預訓練權重device=device,
)

確保：

• scgpt_pretrain.pt 是來自 scGPT-humam 項目的 checkpoint
• 格式正確，應包含 "model_state_dict" 鍵

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? 修改建議二：修改 model_builder.py 支持只加載 transformer 部分

如果原始 checkpoint 包含額外結構（如解碼器），你可以只保留 transformer 權重加載：

if checkpoint_path and os.path.exists(checkpoint_path):print(f"📥 加載模型權重：{checkpoint_path}")checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=device)# 如果是 full model，你可能需要按 key 手動加載 transformer 層state_dict = checkpoint.get("model_state_dict", checkpoint)model_state = model.state_dict()matched = {k: v for k, v in state_dict.items() if k in model_state and v.shape == model_state[k].shape}model_state.update(matched)model.load_state_dict(model_state)print(f"? 已加載 {len(matched)} 個 transformer 參數")

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🔍 驗證權重加載成功的方法

訓練前加一段：

print(f"🔎 模型第一層權重均值：{model.embed_tokens.weight.data.mean():.4f}")

運行兩次分別用：

• 隨機初始化模型
• 加載 scGPT 權重模型

比對是否明顯不同，即可確認加載成功。

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是否現在就幫你生成一個初始化加載 scGPT 權重的版本訓練腳本？或者幫你驗證當前 checkpoint 是否格式正確？

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是的，你的數據現在已經基本符合模型訓練的要求了！下面我將就你的最新輸出進行分析，并給出結論：

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? 你已經完成的關鍵數據處理環節

步驟	是否完成	說明
讀取 .h5ad 文件	?	數據尺寸 (4992, 36406)
細胞過濾 (filter_cells)	?	刪除了低計數細胞，保留 2277 個
基因過濾 (filter_genes)	?	刪除低頻基因
歸一化 & log1p	?	且避免了重復 log1p（很好！）
HVG 篩選	?	選出了 2000 個高變基因
Ensembl ID → Symbol 轉換	?	成功率極高，僅 1 個未命中
詞表映射 & 基因過濾	?	匹配 1962 個基因
全為 0 的細胞檢查	?	0 個，非常理想 ?

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🧠 作者 binning 函數所需前提 ?

你的數據在進入 binning() 時需要滿足的條件：

條件	當前數據是否符合
adata.X 中不能有全部為 0 的行	?
每行必須至少含有一個大于 0 的表達量	?
表達值必須是非負的 & 已歸一化	?
表達值最好處于 0–10 的對數尺度	?

→ 你目前的數據完全滿足這些要求，可以安全送入 data_collator.py 和 preprocess.py 中的分箱邏輯（binning()）。

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🧩 小建議：是否要補充 X_add_normed？

你看到這個警告：

?? 未找到 layer ‘X_add_normed’，使用默認的 adata.X

這只是提醒而 非報錯，說明：

• 如果你的模型用的是 adata.X（默認），這個警告可以忽略。
• 若你希望明確保存歸一化表達層用于其他分析，可以這樣補：

adata.layers["X_add_normed"] = adata.X.copy()

然后再 .write_h5ad() 保存。僅用于備用，不影響當前訓練。

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? 結論：可以訓練！

你現在的預處理輸出結果已經 完全可以投入訓練，且相比之前：

• 沒有重復 log1p；
• 去除了空細胞；
• 提前過濾了無效基因；
• 全部基因都已在 vocab 中有效匹配。

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如果你接下來希望：

• 批量處理多個 h5ad 文件，我可以幫你把這套流程打包成批處理腳本；
• 或者現在就 開始訓練 / 多 GPU 設置訓練，我也可以幫你確認 train.py 的設置。

是否繼續？

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是的，你的分析是合理的，下面詳細說明：

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🔍 當前訓練 loss 較大且趨于飽和的原因可能包括：

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? 1. 數據量太小（僅 1 個 H5AD 文件）

• 你的訓練集只有一個 H5AD 文件，共約 2277 個細胞 × 1960 個基因。

• 對于一個 Transformer 模型（參數量較大），這個數據量是遠遠不夠的，容易造成：

  • 模型過擬合某種 pattern；
  • Loss 初期下降，很快到瓶頸；
  • 不再學習新的泛化特征。

🔁 解決方法：

• 收集并合并多個樣本、多個 H5AD 文件進行訓練。
• 或者做預訓練 + 下游微調（當前 scGPT 本身是預訓練模型，可考慮微調策略）。

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? 2. 只用了一個任務（如 MLM 或 MSE）

• 你的 compute_loss 函數大致為多個 loss（mlm_output, mvc_output, impute_pred）之和。

• 如果你的模型實際在訓練時只有 impute_pred 有值，那就只是 MSE，而表達值的分布本身數值大，所以：

  loss ~ MSE(實數表達值)→ 可以非常大（比如 100~1000+）
  

🔁 檢查建議：

• 打印每個 loss 分項，比如：

  print(f"loss_mlm={loss_mlm}, loss_mvc={loss_mvc}, loss_mvci={loss_mvci}")
  

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? 3. 訓練參數設置可能保守

• 當前使用的 learning rate 是 1e-4，對于小數據集可能太小；
• epoch 也僅僅 10 輪，對于收斂過程也很短。

🔁 建議嘗試：

• LR 試試 5e-4 或 1e-3；
• epoch 增加到 30+；
• 或者加入學習率調度器：lr_scheduler.StepLR / ReduceLROnPlateau。

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? 4. loss=174 是 batch 的最后一個 loss，不是全局 loss

注意：

loss=174   # 是最后一個 batch 的 loss

而下面的：

平均 Loss：156.8

才是全 epoch 平均。這個數字其實已經下降不少了（從最初 367 → 156）。

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? 總結建議

項目	狀態	建議
數據量	?太小	用多個 H5AD 數據訓練
Loss 數值	? 合理	是 MSE，對應真實表達值
收斂趨勢	? 早期快，后期平	增加 epoch、調整 LR 或加入更多數據
多 GPU	? 未用	用 nn.DataParallel 并設置 CUDA_VISIBLE_DEVICES
模型任務	?不確定是否開啟 MLM / MVC	檢查輸出哪些 loss 有值
loss=174	?? 不是最終 loss	屬于最后一個 batch 的即時輸出

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如你希望我直接為你改造成多 GPU 訓練版本（或合并多 H5AD 數據訓練的 loader），可以繼續告訴我。我們可以一步步提升效果。

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import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import scanpy as sc
import numpy as np
import pandas as pd

添加項目根目錄到路徑中

import sys
from pathlib import Path
project_root = str(Path(file).resolve().parents[2])
sys.path.append(project_root)
sys.path.insert(0, “…/”)
from scgpt_spatial.data_collator import DataCollator
from scgpt_spatial.data_sampler import SubsetSequentialSampler

class scGPTDataset(torch.utils.data.Dataset):
def init(self, adata, gene_stats_dict_file, vocab, model_configs):
self.count_matrix = adata.X
if not isinstance(self.count_matrix, np.ndarray):
self.count_matrix = self.count_matrix.A # sparse -> dense

    self.gene_ids = np.array(adata.var["id_in_vocab"])self.batch_ids = (np.array(adata.obs["batch_id"]) if "batch_id" in adata.obs else None)# ? 提取坐標if "spatial" in adata.obsm:self.coordinates = adata.obsm["spatial"]else:self.coordinates = None  # 若不存在，后續可跳過使用self.slide_mean = np.mean(self.count_matrix[self.count_matrix.nonzero()[0], self.count_matrix.nonzero()[1]])self.count_matrix = self.count_matrix / self.slide_meanself.gene_stats_dict = pd.read_csv(gene_stats_dict_file, index_col=0)new_genes = set(self.gene_ids).difference(set(self.gene_stats_dict.index.values))for i in new_genes:idx = np.where(self.gene_ids == i)[0]col = self.count_matrix[:, idx].flatten()nonzero_idx = np.nonzero(col)[0]values = col[nonzero_idx]self.gene_stats_dict.loc[i] = [float(values.mean())]self.vocab = vocabself.model_configs = model_configsdef __len__(self):return len(self.count_matrix)def __getitem__(self, idx):row = self.count_matrix[idx]nonzero_idx = np.nonzero(row)[0]values = row[nonzero_idx]genes = self.gene_ids[nonzero_idx]mean_divide_by = self.gene_stats_dict.loc[genes, "mean"].valuesvalues = np.divide(values, mean_divide_by)genes = np.insert(genes, 0, self.vocab["<cls>"])values = np.insert(values, 0, self.model_configs["pad_value"])genes = torch.from_numpy(genes).long()values = torch.from_numpy(values).float()output = {"id": idx,"genes": genes,"expressions": values,}# ? 添加 coordinates（如果存在）if self.coordinates is not None:coord = torch.tensor(self.coordinates[idx], dtype=torch.float32)output["coordinates"] = coordelse:print(f"[WARNING] Sample {idx} 無空間坐標信息（adata.obsm['spatial'] 為空）")if self.batch_ids is not None:print("no coordinate")output["batch_labels"] = self.batch_ids[idx]return output

def build_dataloader(
h5ad_file,
vocab,
gene_stats_dict_file,
model_configs,
batch_size=64,
max_length=1200,
):
print(f"📥 加載預處理數據：{h5ad_file}")
adata = sc.read_h5ad(h5ad_file)

dataset = scGPTDataset(adata=adata,gene_stats_dict_file=gene_stats_dict_file,vocab=vocab,model_configs=model_configs,
)collator = DataCollator(do_padding=True,pad_token_id=vocab[model_configs["pad_token"]],pad_value=model_configs["pad_value"],do_mlm=True,do_binning=True,n_bins=51,mlm_probability=0.15,max_length=max_length,sampling=True,keep_first_n_tokens=1,
)sampler = SubsetSequentialSampler(list(range(len(dataset))))dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,sampler=sampler,collate_fn=collator,drop_last=False,num_workers=min(4, torch.get_num_threads()),pin_memory=True,
)return dataloader 我的代碼當中沒有提到__call__方法，請問一定要__call__嗎 我感覺似乎在__getitem__當中添加相關坐標情況就已經足夠 因為后續調用都是使用__getitem__方法默認調用  問題 1 是否需要__call__ 函數   問題2  當前坐標是因為什么問題產生報錯   目前在訓練代碼當中發現拿不到坐標信息 我通過調試代碼# ---------- 訓練循環 ----------

print(“🚀 開始訓練…”)
model.train()
for epoch in range(epochs):
total_loss = 0
pbar = tqdm(dataloader, desc=f"Epoch {epoch+1}/{epochs}")
for batch in pbar:
cor = batch.get(“coordinates”, None)
if cor == None:
print(“no cor”)
break發現打印no cor

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你的定位非常準確：問題就出在 DataCollator 中的 _call_pcpt() 方法 沒有處理 coordinates 字段，導致雖然 Dataset.__getitem__() 正確返回了 coordinates，但它在 DataCollator 階段 被忽略丟棄了。

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? 問題核心

你目前的 DataCollator.__call__() 這樣寫：

if self.data_style == "pcpt":data_dict = self._call_pcpt(examples)

而 _call_pcpt() 只返回了：

data_dict = {"gene": padded_genes,"expr": padded_expressions,"masked_expr": masked_expressions,
}

→ 它根本沒有把 coordinates 帶進去。

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? 正確做法：在 _call_pcpt() 中顯式加入 coordinates

你只需要在 _call_pcpt() 方法的尾部添加以下內容：

# ? 加入 coordinates（如果存在）
if "coordinates" in examples[0]:coordinates = [ex["coordinates"] for ex in examples]data_dict["coordinates"] = torch.stack(coordinates).to(device)# ? 加入 batch_labels（如果存在）
if "batch_labels" in examples[0]:data_dict["batch_labels"] = torch.tensor([ex["batch_labels"] for ex in examples]).to(device)

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? 修改后 _call_pcpt() 示例

完整參考修改如下（只看這段即可）：

def _call_pcpt(self, examples: List[Dict[str, torch.Tensor]]
) -> Dict[str, torch.Tensor]:if not isinstance(examples[0], Mapping):return NotImplementedErrordevice = examples[0]["genes"].devicemax_ori_len = max(len(example["genes"]) for example in examples)_max_length = self.max_length if max_ori_len >= self.max_length else max_ori_len# pad and truncatepadded_genes = []padded_expressions = []for i in range(len(examples)):genes = examples[i]["genes"]expressions = examples[i]["expressions"]if self.do_binning:expressions[self.keep_first_n_tokens :] = binning(row=expressions[self.keep_first_n_tokens :],n_bins=self.n_bins,)genes, expressions = self._sample_or_truncate_plus_pad(genes, expressions, _max_length)padded_genes.append(genes)padded_expressions.append(expressions)padded_genes = torch.stack(padded_genes, dim=0).to(device)padded_expressions = torch.stack(padded_expressions, dim=0).to(device)data_dict = {"gene": padded_genes,"expr": padded_expressions,}# maskif self.do_mlm:masked_expressions = self._mask(padded_expressions, self.keep_first_n_tokens)else:masked_expressions = padded_expressionsdata_dict["masked_expr"] = masked_expressions# ? 加入 coordinates（如果存在）if "coordinates" in examples[0]:coordinates = [ex["coordinates"] for ex in examples]data_dict["coordinates"] = torch.stack(coordinates).to(device)# ? 加入 batch_labels（如果存在）if "batch_labels" in examples[0]:data_dict["batch_labels"] = torch.tensor([ex["batch_labels"] for ex in examples]).to(device)return data_dict

---

🧪 調試建議

可以在訓練代碼中打印一行：

print(f"[Batch] coordinates shape: {batch['coordinates'].shape}")

如果輸出為：

[Batch] coordinates shape: torch.Size([64, 2])

說明傳遞已成功。

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? 總結

階段	是否處理 coordinates
Dataset __getitem__() ?	? 已加入
Collator __call__() ?	? 默認丟棄
Collator _call_pcpt() ?	? 必須手動加回
訓練模型傳入 ?	? 已正確傳入 model(...)

所以只需在 _call_pcpt() 最后加 coordinates 和 batch_labels 的處理，坐標傳遞鏈路就完全打通了。

是否需要我直接為你生成修改后的完整 data_collator.py 文件？

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是的，你的理解 完全正確。這個報錯的本質就是：batch 最后一小撮樣本數量不足以提供你要求的 K_NN + 1 個最近鄰點，從而導致 torch.topk(..., k=K_NN + 1) 報錯。

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📌 報錯復現講解（用你的參數）

我們假設以下設置：

• batch_size = 32
• K_NN = 6
• 你有總共 101 個樣本

那么當數據被 DataLoader 拆成 batch 時，會是：

Batch Index	樣本數量
0	32
1	32
2	32
3	5 ←? 這是最后一小撮，最危險！

你在模型里運行這段代碼：

dist = torch.cdist(coordinates, coordinates, p=2)
topk_index = torch.topk(dist, k=K_NN + 1, dim=-1, largest=False, sorted=True)[1]

我們來分析最后一批：

🔍 假設：

• coordinates 是大小為 (5, 2) 的張量。
• cdist 得到的 dist 是形狀 (5, 5) 的 pairwise 距離矩陣。
• 你調用 torch.topk(..., k=7)，也就是要在 每一行中找7個值。

?? 但 dist 每一行只有 5 個元素（包括自己），所以 k=7 就 超范圍了！

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? 舉例演示代碼

以下代碼完全復現你的報錯場景：

import torchcoordinates = torch.rand((5, 2))  # 5個點
dist = torch.cdist(coordinates, coordinates, p=2)  # (5, 5)K_NN = 6
topk_index = torch.topk(dist, k=K_NN + 1, dim=-1, largest=False, sorted=True)[1]

輸出錯誤：

RuntimeError: selected index k out of range

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? 正確的解決方式

加一行 保護性判斷：

K_NN = min(self.impute_MVC_knn_k, coordinates.shape[0] - 1)

這樣即使最后只有 5 個點，你最多也只取 4 個鄰居，不會出錯。

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🔁 額外建議

如果你用的是 DataLoader(..., drop_last=True) 就可以完全避免這個問題，但你當前設置的是：

drop_last=False

所以最后一批大小可能小于 batch_size，更容易出錯。

你有兩種選項：

方法	優缺點
? 加 min 判斷	更安全，更通用，推薦！
? 設置 drop_last=True	犧牲最后幾個樣本，不推薦除非你不在乎訓練完整性

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? 總結

• 報錯是因為 最后一個 batch 樣本數 < K_NN + 1。
• torch.topk(..., k=K_NN + 1) 超出了最大可能值。
• 解決方法是：動態調整 K_NN 為 min(K_NN, batch_size - 1)。
• 用 drop_last=True 雖能繞過，但不推薦。

是否需要我幫你補全這段邏輯到你的 model.py 中？

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