在为同一输入运行推理时,特征提取速度较慢,且多个种子

在 `run_alphafold.py` 中,调用栈为 `main` -> `process_fold_input` -> `predict_structure` -> `featurisation.featurise_input`,其中在不同的种子下对相同的输入重复调用 `data_pipeline.process_item`。在 `WholePdbPipeline.process_structure`( `process_item` 的核心部分) 中,随机种子只在 `features.RefStructure.compute_features` 方法的末尾使用一次。我想知道是否可以将 `process_structure` 方法的其余部分放在 for 循环之外,因为它似乎无论如何都会生成相同的特征。如果是这样,我很乐意参与 PR 编写工作。谢谢!