本家様 https://github.com/tbepler/topaz
Scipionにも含まれてますが、単体で利用したいなら.
Anacondaを使ってtopaz向けの環境環境を作るのがいいみたい.
ここではcrYOLOのときにpyenv経由でAnacondaを敷いたのでそれをそのまま使うことにする
(crYOLOでのおさらい)
[root@c ~]# git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git /apps/pyenv
[root@c ~]# export PYENV_ROOT=/apps/pyenv
[root@c ~]# export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
[root@c ~]# eval "$(pyenv init - --no-rehash)"
[root@c ~]# pyenv install anaconda3-5.3.1
[root@c ~]# pyenv global anaconda3-5.3.1
[root@c ~]# export PATH=$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-5.3.1/bin/:$PATH
[root@c ~]# conda update conda
(ここからtopaz)
[root@c ~]# conda env list
# conda environments:
#
/apps/eman2.3
/apps/eman2.31
base * /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1
cinderella /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/cinderella
cryolo /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/cryolo
cryolo-1.5.4 /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/cryolo-1.5.4
janni /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/janni
pyem /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/pyem
topaz /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/topaz
transphire /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/transphire
/apps/scipion/software/em/eman-2.3
/home/cryosparc/software/cryosparc/cryosparc2_master/deps/anaconda
/home/cryosparc/software/cryosparc/cryosparc2_worker/deps/anaconda
[root@c ~]#
っとScipionで作った「topaz」がリストに入っている。なので別名(topaz-v0.2.4とか)で作ってみる
cryolo-1.5.4はScipion由来のcryoloです
topaz環境を作ります
環境構築には「conda create -n topaz-v0.2.4 python=3.6」でつくり、その環境をactivateします
[root@c ~]# conda create -n topaz-v0.2.4 python=3.6
[root@c ~]# source activate topaz-v0.2.4
(topaz-v0.2.4) [root@c ~]#
環境を削除するには
[root@c ~]# conda env remove --name topaz-v0.2.4
とします.
その後topazをインストールします
インストールされているcudaが10.2なので、それを指定しています
(topaz-v0.2.4) [root@c ~]# conda install topaz cudatoolkit=10.2 -c tbepler -c pytorch
:
:
(topaz-v0.2.4) [root@c ~]# source deactivate
[root@c ~]#
Environment Modules †
[root@c ~]# vi /etc/modulefiles/topaz
#%Module -*- tcl -*-
set root /apps/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/topaz-v0.2.4
prepend-path PATH $root/bin
[root@c ~]#
使ってみる †
公式の使い方はこちらhttps://github.com/tbepler/topazに記載されてます。
チュートリアルもきちんと用意されてますhttps://github.com/tbepler/topaz#tutorial
ここではごくごく簡単な使い方をしてみます。本来ならトレーニングを行うのでしょうが、既存のモデルをそのまま使っています。
対象はGautomatchのサンプルで。
実行は単に「module load topaz」でtopaz実行環境をロードして
[illya@c ~]$ module load topaz
[illya@c ~]$ which topaz
/appl/pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/topaz-v0.2.4/bin/topaz
[illya@c ~]$
対象ファイルを確認して、topaz実行場所を作る.
[illya@c ~]$ ls -lh gautomatch/examples/ribosome/*.mrc
-rw-r--r-- 1 illya em 65M Apr 15 2016 gautomatch/examples/ribosome/test7.mrc
-rw-r--r-- 1 illya em 65M Apr 15 2016 gautomatch/examples/ribosome/test8.mrc
[illya@c ~]$ mkdir topaz && cd topaz
[illya@c topaz]$
まずは 対象のmrcファイルに topaz の preprocess を掛ける
[illya@c topaz]$ topaz preprocess -v -s 8 -o ./ ../gautomatch/examples/ribosome/*.mrc
# processed: test7
# processed: test8
[illya@c topaz]$ ls -lh
total 2.1M
-rw-r--r-- 1 illya em 1.1M Jul 9 16:12 test7.mrc
-rw-r--r-- 1 illya em 1.1M Jul 9 16:12 test8.mrc
[illya@c topaz]$
preprocess が終わったmrcファイルでpickを試みる
[illya@c topaz]$ topaz extract -r 14 -o predicted_particles.txt *.mrc
[illya@c topaz]$ ls -lh
total 2.1M
-rw-r--r-- 1 illya em 42K Jul 9 16:20 predicted_particles.txt
-rw-r--r-- 1 illya em 1.1M Jul 9 16:12 test7.mrc
-rw-r--r-- 1 illya em 1.1M Jul 9 16:12 test8.mrc
[illya@c topaz]$
得られた「predicted_particles.txt」の中身は下記になります
[illya@c topaz]$ less predicted_particles.txt
image_name x_coord y_coord score
test7 2216 1768 1.86423e+36
test7 2192 1344 2.5884942e+35
test7 3432 664 3.147465e+34
test7 3376 888 1.3698722e+32
test7 3744 1880 1014.0857
test7 3712 232 1011.4868
test7 3712 1680 631.3565
test7 3600 3928 510.96475
test7 3712 1088 485.2298
:
:
[illya@c topaz]$
「ファイル名 X Y スコア」って感じですね. スコアはマイナスもあります.
っでこれを使って実際にどこが拾われているかを調べた.
スコアは２以上です
本来なら、自分でpickした座標データでトレーニングさせて、得られたモデルで「topaz extract」する感じかな.
ここでは標準装備のモデルを使ってます。「topaz extract -h」でモデルの指定方法が明記されてます.
*「-r」のサイズを小さくするとオーバーラップした粒子がpickされるみたい
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