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。
Lin4NeuroはXFCEを採用しています。とても軽量なのでいいのですが、ウィンドウのサイズ変更でウィンドウの端を上手につかむことができず困ることがあります。
いいショートカットを教えていただきました。「Altキーを押しながら右クリックして、マウスを動かす」です。
私はマウスはできるだけ使わない方がうれしい人間なので、マウスを矢印キーで代用できないか試してみたらバッチリでした。
Alt + 右クリック + 矢印キーで、ウィンドウのサイズが比較的簡単に変更できます。
お試しあれ。
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。
bedpostx_gpu を走らせると、以下のエラーがでます。
/usr/local/fsl/bin/bedpostx_postproc_gpu.sh: 行 20: --cnonlinear/bin/merge_parts_gpu: そのようなファイルやディレクトリはありません
この解決法がFSLのMLで紹介されています。
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/wa-jisc.exe?A2=FSL;ee0b1626.2112
具体的には、
${FSLDIR}/bin の中にある bedpostx_postproc_gpu.sh の
# last 2 parameters are subjdir and bindir parameters="" while [ ! -z "$2" ] do
を
# last 2 parameters are subjdir and bindir
parameters=""
while [ ! -z "${2+x}" ]
do
に変更します。
while の後の test文 の中が、 $2 が ${2+x} になっています。
これで無事に動きます。
ご紹介まで。（金子貴久子先生、情報提供ありがとうございました）
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。
目的
シェルとは
シェルスクリプトとは
UNIX系OS（Linux, Mac）における基礎知識
パス（絶対パス・相対パス）
プログラミング言語は、英語の命令文に相当
ファイル名に日本語やスペースを用いない
bash基本
文字の表示（コマンド：echo）
Brace Expansionの使い方
変数（コマンド：変数=〇〇）
変数の定義
変数の利用
変数の配列処理
配列
配列の定義
配列の利用
現在いるディレクトリの確認（コマンド：pwd）
端末（ターミナル）の画面をクリア（コマンド：clear）
標準入力から変数を定義
条件分岐：If文（コマンド：if）
条件分岐：Case文（コマンド：case）
四則演算
リダイレクト（コマンド：> or >>）
ファイル内容出力（コマンド：cat）
ファイルのリスト一覧確認（コマンド：ls）
カウント（コマンド：wc -l）
パイプ [ | ]（コマンド：|）と検索（コマンド：grep）
テキストファイルの作成（コマンド：touch）
フォルダの作成（コマンド：mkdir）
ファイル・フォルダのコピー（コマンド：cp）
ファイルをコピー
フォルダをコピー：オプション（-r）必須
ファイル・フォルダの移動（コマンド：mv）
ディレクトリ移動（コマンド：cd）
ファイル・フォルダの削除（コマンド：rm）
ファイルの削除
フォルダの削除：オプション（-r）必須
反復処理：For文（コマンド：for）
反復処理：While文（コマンド：while）
関数（コマンド：function）
先頭の表示（コマンド：head）
末尾の表示（コマンド：tail）
ソート処理（コマンド：sort）
重複削除（コマンド：uniq）
文字列の切り出し・抽出（コマンド：cut）
区切り文字を指定して抽出
-d: 区切り文字指定
-f: フィールドの指定
文字のインデックスを指定して抽出
-c: 先頭からの文字数
文字列の置換（コマンド：sed）
数字の連番（コマンド：seq）
コマンドのレファレンスマニュアルを表示（コマンド：man）
ワイルドカード [ * ] （コマンド：*）
1. 目的
2. はじめに
3. Lin4Neuroに必要なPCのスペック
4. Lin4Neuroを動かすためのソフト（VirtualBox）をインストール
5. Lin4Neuro（ovaファイル）をダウンロード
6. VirtualBoxに、Lin4Neuro（ovaファイル）をインポート
7. Lin4Neuroの設定
7.1. CPUとメモリ（RAM）の設定
7.2. 共有フォルダの設定
8. Lin4NeuroをVirtualBoxから起動
9. ソフトのインストール
9.1. 3D Slicerのインストール
9.2. ITK-SNAPのインストール
9.3. FSLのインストール
9.4. MRtrix3のインストール
9.5. FreeSurferのインストール
9.6. ANTsのインストール
9.7. SPMのインストール
9.8. CONNのインストール
9.9. 機械学習の環境構築
10. トラブルシューティング
10.1. 起動時に、「仮想マシン”L4N-1804-abis”のセッションを開けませんでした。」という警告
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。
画像解析などをしていると、しばしば、「今の作業で新しくできたファイルは何だろう？」と思うことがあります。
Linuxでは、find コマンドに、-newer というオプションがあります。findのmanページには以下の記載があります。
-newer file
ファイルが file よりも最近に内容を更新されていれば、真を返す。
であるならば、あるファイルを作成して、作業をして、その後に、findをかければ列挙できるはずです。
いろいろ調べた結果、touchコマンドで -t オプションを使うとタイムスタンプを決められるので、それをスクリプトに組み込めるなと思いました。
以下のスクリプトで、新たに生成されたファイルの一覧が generated_from_タイムスタンプ.txt に作成されます。
#!/bin/bash
#generate timestamp
ts=$(date +%Y%m%d%H%M.%S)
#generate a temporary file with current timestamp for find
touch -t $ts /tmp/_timestamp
# BEGIN commands to generate new files
#
# END
# list files which is generated after /tmp/_timestamp
find . -type f -newer /tmp/_timestamp | tee -a generated_from_${ts}.txt
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…）