Windows 10/11 では、Windows Subsystem for Linux (WSL) を使ってUbuntuなどのLinuxをインストールできます。WSL2 を使うと、GPUも使えるとのことです。
しかし、WSL2は基本、コマンドラインです。LinuxのGUIを起動するためには、工夫が必要です。現在、いくつかのアプリが公開されていますが、FSLの公式ページでは、VcXsrv を勧めていますのでそれを使うのが無難でしょう。
Ubuntu 22.04 も発表されて1年が過ぎて安定してきましたので、ここでは、
をいれたうえで、FSL をインストールしてみます。
なお、このページは、FSLの公式サイトを参考に作成しました。
FSL 6.0.6 and later now support CUDA 11 or later.
After various trials and errors, I have found a simple way to use CUDA effectively with FSL, which I will introduce here.
Assuming that FSL 6.0.6 or later is already installed.
FSL 6.0.6 以降で、CUDA 11以降も対応するようになりました。
いろいろ試行錯誤した結果、以下のようなシンプルな方法でFSLでCUDAを上手に使うことができるようになったので紹介します。
なお、Amulet社から販売している Powerstep Tower for Lin4Neuro は、既にこれらの設定が済んでいますので、電源入れたらすぐにEDDY, BEDPOSTX, XTRACTなどがGPUを使って解析できます。
なお、FSL 6.0.6 以降は既にインストールされているとします。
これまで新しいハードディスクを追加する際の tips を書いてきましたが、最初から最後までまとめます。SATA接続のSSDも同様です。
fdisk を使って確認できます。
sudo fdisk -l
詳細はこちらに説明があります。
この後は、 /dev/sda が新たなデバイスであると仮定します。
gdisk を使います。
sudo gdisk /dev/sda
この後、タイプするコマンドは
n #新しいパーティションを追加 設定はすべてデフォルトのままでも可 p #パーティションテーブルを確認 w #パーティションテーブルの書き込み
の3つだけです。
詳細は先ほどと同じく、こちらに説明があります。
mkfs.ext4 を使います。
sudo mkfs.ext4 /dev/sda
blkid で確認できます。
sudo blkid | grep dev\/sda
ここで表示されるUUIDを後ほど使います。
今の場合は /mnt/data1 にマウントするとします。
sudo mkdir /mnt/data1
/etc/fstab に以下の内容を追加します。詳細はここでは説明しませんが、データ用ならば以下の設定でよいのではないかと思われます。
# HDD 2023-04-15 (コメントを記載した方がどのハードディスクかわかります) UUID=上記で調べたUUID /mnt/data1 ext4 defaults 0 0
mount -a でマウントできます。
sudo mount -a
自分だけ使う場合、chown を使ってオーナーを自分にすると使い勝手がいいです。
sudo chown -R $USER:$USER /mnt/data1
これでハードディスクを追加できました。
UDF形式はDVDやブルーレイの標準フォーマットですが、Ubuntuでは、デフォルトではディスクを挿入しただけでは認識されないことがあります。
以下のようにすることで対応できます。
Ubuntuの「ディスク」アプリ (gnome-disks) を起動します。
ここで、光学ドライブを選択し、「デバイス」にあるパスを確認します。
上図では、/dev/sr0 であることがわかります。
Ubuntu 18.04以降では、/media/ユーザ名/ の下にリムーバブルディスクがマウントされますので、ここに udf というディレクトリを作成します。（udfでなくても自分の好きな名前で大丈夫です)
sudo mkdir /media/ユーザ名/udf
以下のコマンドでマウントします。
sudo mount -t udf /dev/sr0 /media/ユーザ名/udf
こうすると、デスクトップ上にディスクが表示されるようになります。
ディスクが表示されず困った時、試してみる価値があります。
GUIでは、ディスクのアイコンで右クリックをして「取り出す」で大丈夫です。
コマンドラインでは、sudo umount /media/ユーザ名/udf でアンマウントできますのでその後はいつでも取り出せます。
4月30日にUbuntuのアップデートをしたら、以下のようなメッセージが出ました。
W: GPG エラー: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease: 公開鍵を利用できないため、以下の署名は検証できませんでした: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC
E: リポジトリ https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease はもう署名されていません。
N: このようなリポジトリから更新を安全に行うことができないので、デフォルトでは更新が無効になっています。
N: リポジトリの作成とユーザ設定の詳細は、apt-secure(8) man ページを参照してください。
NVIDIAのリポジトリが変更があったのかなと思い、NVIDIAのサイトを見に行ったら、きちんと書いてありました。
Updating the CUDA Linux GPG Repository Key
このページに書いてありますが、Ubuntu 18.04の場合は行うべきことは以下になります。（Ubuntu 20.04は1804を2004に変えるだけです）
sudo apt-key del 7fa2af80 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt update
これで公開鍵が更新されます。
ただ、人によっては以下のメッセージが出てくるかもしれません。
W: ターゲット Packages (Packages) は /etc/apt/sources.list:63 と /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu1804-x86_64.list:1 で複数回設定されています
これは、/etc/apt/sources.list と /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu1804-x86_64.list
に同じ内容が記載されていることによります。
この場合は、
/etc/apt/sources.list にある
deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /
を削除すればOKです。
Ubuntuでグラフィックドライバを入れるときなど、ubuntu-driversが便利ですが、あるマシンでこんなエラーが出ました。
$ ubuntu-drivers devices
ERROR:root:could not open aplay -l
Traceback (most recent call last):
File "/usr/share/ubuntu-drivers-common/detect/sl-modem.py", line 35, in detect
aplay = subprocess.Popen(
File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 858, in __init__
self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds,
File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 1704, in _execute_child
raise child_exception_type(errno_num, err_msg, err_filename)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'aplay'
No such file or directory: ‘aplay’ と出ます。
これは何だろうなと思って調べたところ、Linuxのオーディオ入出力のALSAの音声再生コマンドであることがわかりました。
ALSAを入れれば問題ないだろうと思ったところ、解決しました。
sudo apt install alsa-base
これで ubuntu-drivers devices でエラーが出なくなりました。
AnyDeskはマルチプラットフォームで動作するリモートデスクトップアプリケーションです。動きがとても軽くて非常に使いやすいです。
本家サイトに ‘AnyDesk DEB repository how-to‘ が紹介されていますが、root で作業するように書かれています。
Ubuntuで普通のユーザーが使う時はちょっとだけ違う方がすんなりインストールできますので紹介します。
wget -qO - https://keys.anydesk.com/repos/DEB-GPG-KEY | sudo apt-key add -
sudo sh -c 'echo "deb http://deb.anydesk.com/ all main" > /etc/apt/sources.list.d/anydesk-stable.list'
sudo apt update sudo apt install anydesk
Ubuntu 20.04 の mini.iso はかなり隠れたところにあります。
こちらから入手できます。
http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal/main/installer-amd64/current/legacy-images/netboot/
日本のミラーサイトはこちら。
http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal/main/installer-amd64/current/legacy-images/netboot/
いつも探すので備忘録として書いておきます。
FreeSurfer 7.2.0が発表されました。
このバージョンからついに deb ファイルが提供されるようになりました。嬉しいことですね。
デフォルトのインストール先は、/usr/local/freesurfer/7.2.0 となります。
eddy implemented in FSL is time-consuming program. FSL recommends using eddy_cuda, GPU version of eddy. They ship eddy_cuda8.0 and edddy_cuda9.1. If you use Ubuntu 18.04, you can make use of eddy_cuda9.1 with only 4 commands.
Disclaimer: Installing nvidia-driver could cause display problem. I am not responsible for the problem…
FSLにはeddyという拡散MRI画像の渦電流を補正するプログラムが搭載されています。
かつてはeddy_correctというシンプルなプログラムでしたが、
今のeddyは、計算量がとてつもなく大きな（＝処理時間がかかる）プログラムとなっています。
Liux版のFSLには、eddy_openmp というCPU版と、eddy_cuda{8.0,9.1}というGPU版があります。
Ubuntu 18.04 が搭載されているLinuxで NVIDIA製のグラフィックボードが搭載されている場合、eddy_cudaを比較的簡単にセットアップできるので紹介します。
注意：NVIDIAのドライバを入れる時点で、ディスプレイの解像度が変になることがあります。現在の実働マシンに使う場合は相当注意しながら行ってください。個々人の環境があまりにも違うのでこの方法で不具合が起こっても責任は負いかねます。（すでに3台のマシンでセットアップを行い問題ないことを確認していますが…）
UbuntuでRを使っていらっしゃる方は多いと思います。
R3.5以上を使う場合、https://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu bionic-cran35 を使っている場合が多いです。
このリポジトリの署名が2020年10月16日に失効しました。
imglob or imcp provided with FSL requires numpy.testing.decorators. However, numpy.testing.decorators has been deprecated from numpy 1.18. So, if you use numpy >=1.18, you see the following error:
HCP Pipelineを準備するのは簡単ではありませんが、東京大学小池研の植松明子さんとディスカッションしている中で、Ubuntu 18.04にHCP Pipelineを設定する方法を確立できたのでご紹介します。植松さんのinputに感謝申し上げます。
あるプロジェクトで、csvファイルをxlsxに変換する必要がありました。
いろいろな方法がありますが、比較的やりやすかった方法がありましたので、備忘録として記載します。
方法は、gnumeric (とnkf)を使う方法です。インストールは簡単です。
sudo apt install gnumeric nkf
ここでは、例として、sample.csv を sample.xlsx に変換したいと考えます。
日本語が入っている場合、Shift-JISなどだとうまくいかない場合があるので、文字コードをUTF-8に変換します。
nkf -wLu --overwrite sample.csv
Gnumericについているssconvertというプログラムが簡単に変換してくれます。
ssconvert sample.csv sample.xlsx
簡単なのですが、この場合、sample.xlsxのシート名が sample.csv となってしまいます。これは気持ち悪いなと思いました。
なので、これを取り除く工夫が以下です。xlsxをxmlに変換し、xmlの中の.csvをsedで取り除き、そして、再度xmlをxlsxに変換します。
ssconvert --export-type=Gnumeric_XmlIO:sax:0 $sample.xlsx sample.xml sed -i 's/.csv//' sample.xml ssconvert --export-type=Gnumeric_Excel:xlsx sample.xml sample.xlsx rm sample.xml
これで望みどおりの変換ができました。
以上、まとめると、以下のようなスクリプトになります。
#!/bin/bash
#prerequisites: nkf and gnumeric
for f in *.csv
do
nkf -wLu --overwrite $f
base=${f%.csv}
ssconvert $f ${base}.xlsx
ssconvert --export-type=Gnumeric_XmlIO:sax:0 ${base}.xlsx ${base}.xml
sed -i 's/.csv//' ${base}.xml
ssconvert --export-type=Gnumeric_Excel:xlsx ${base}.xml ${base}.xlsx
rm ${base}.xml
mv $f csv
done
最近、あるワークステーションを新規にセットアップしました。
いつもファイルはDropbox経由で同期することによって楽しているので、今回も同じようにしたら、
1週間たっても同期がされません。
おかしいなと思っていろいろ調べてみたら、公式ドキュメントにヒントがありました。
同期できない場合 – 互換性のない特殊文字と不良なファイル名に関する問題の解決方法
Linux で 1 万件以上のフォルダを監視する
Linux 版の Dropbox デスクトップ アプリは、デフォルト設定により 1 万件以上のフォルダを監視することはできません。制限数を超えた場合は監視されないため、同期中に無視されます。簡単な回避策として、まずターミナルを開き、次を入力してください。
echo fs.inotify.max_user_watches=100000 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf; sudo sysctl -p
このコマンドでシステムに 10 万件までのフォルダを監視するように指示することができます。コマンドを入力しパスワードを入力したら、すぐに Dropbox が同期を再開します。
私のDropbox内のフォルダ数はどのくらいだろう？と思って、以下のコマンドでディレクトリ数を数えてみました。
find Dropbox -type d | wc -l
その結果ですが、14454 と出てきました。1万件超えています。
そこで、アドバイス通り、以下のコマンドを入力しました。
echo fs.inotify.max_user_watches=100000 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf; sudo sysctl -p
そうしたところ、同期がはじまりました！システムで何か変な設定をしてしまったのではないかと心配だったのでほっとしました。
普段使っているDropboxは、少しずつ増えていっているので、おそらく監視しているフォルダ数がそれほど多くないのかもしれませんね。