Fix example sequence length and remove incompatible build method

app.py

@@ -113,8 +113,8 @@ def embed_sequence(sequence, mode="mean", stride=100):
     else:
         return np.mean(np.mean(embeddings, axis=1), axis=0)
 
-# Example sequence
-EXAMPLE_SEQUENCE = """ATGCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCT"""
+# Example sequence (1100 bp)
+EXAMPLE_SEQUENCE = """ATGCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTACGATCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTGATCGATCGATCGATCG"""
 
 def process(sequence: str, mode: str, stride: int):
     """Main processing function."""

custom_layers.py

@@ -85,14 +85,6 @@ class layer_transformer_block(tf.keras.layers.Layer):
         self.drop1 = tf.keras.layers.Dropout(self.dropout_rate, name="drop1")
         self.drop2 = tf.keras.layers.Dropout(self.dropout_rate, name="drop2")
 
-    def build(self, input_shape):
-        self.mha.build([input_shape, input_shape, input_shape])
-        self.ffn1.build(input_shape)
-        self.ffn2.build((input_shape[0], input_shape[1], self.ff_dim))
-        self.ln1.build(input_shape)
-        self.ln2.build(input_shape)
-        super().build(input_shape)
-
     def call(self, x, training=False):
         attn = self.mha(x, x, training=training)
         attn = self.drop1(attn, training=training)