روت ناف 2.0

روت ناف 2

RootNav 2 هي أداة سطر أوامر لتجزئة وتحليل بنيات الجذر ثنائية الأبعاد. لا يزال RootNav 2 قيد الصيانة، يرجى التواصل معنا إذا لم يعمل شيء ما معك.

التحديثات في 14 أبريل 2024

نحن مستمرون في تحديث RootNav 2 لجعل استخدامه وتدريب النماذج الجديدة أمرًا بسيطًا قدر الإمكان. التحديثات الجديدة تشمل:

• ميزات تسجيل جديدة، يمكنك استخدام علامة --debug عند التدريب على الصور أو تحليلها لرؤية المزيد من التفاصيل حول ما يحدث
• تحسينات الكود تعني أن RootNav 2 يعمل بشكل أسرع من أي وقت مضى.
• قمنا بتحديث جميع التعليمات البرمجية لدعم أحدث إصدارات PyTorch والمكتبات الأخرى، وقمنا أيضًا بإزالة متطلبات بعض المكتبات التي لم تعد هناك حاجة إليها.
• مع هذا التحديث، يجب أن يكون التثبيت أكثر بساطة، مع الحاجة إلى عدد قليل فقط من المكتبات للتثبيت. لقد قمنا بتغيير دليل التثبيت للالتزام بشكل أفضل بالطرق النموذجية لتثبيت PyTorch.

تثبيت روت ناف 2.0

لتثبيت وتشغيل rootnav، سوف تحتاج إلى الأشياء التالية:

1. استنساخ الكود من جيثب
2. تثبيت بيثون
3. Pytorch والمكتبات المرتبطة بها
4. الحزم الأخرى التي يتطلبها البرنامج

إذا كنت ترغب في تدريب النماذج الخاصة بك، فستحتاج أيضًا إلى:

1. وحدة معالجة الرسومات Nvidia (وإلا سيكون التدريب بطيئًا جدًا)
2. تم تثبيت برامج تشغيل Cuda وpytorch مع تمكين cuda
3. الحزم الإضافية التي يتطلبها البرنامج.

تفترض الإرشادات التالية أنك قمت بتثبيت لغة python، وأن لديك أجهزة متوافقة إذا لزم الأمر. إذا لم تكن متأكدًا من كيفية تثبيت python، فنوصي باستخدام Anaconda، والذي يمكن تنزيله هنا.

تنزيل كود RootNav 2.0

ستحتاج أولاً إلى تنزيل الكود، إما كملف مضغوط أعلاه، أو عن طريق استنساخ مستودع git (مستحسن):

 git clone https://github.com/robail-yasrab/RootNav-2.0.git

تركيب بيتورتش

تعد Pytorch مسؤولة عن التعلم العميق الذي يتم تشغيله داخل أداة Rootnav، أثناء الاستدلال والتدريب. يتم تحديث Pytorch بانتظام، ونوصي الآن بتثبيته باتباع الإرشادات الموجودة على موقع pytorch.

تبعيات أخرى

يمكن تثبيت التبعيات المتبقية باستخدام ملفات المتطلبات إما في دليل الاستدلال أو دليل التدريب. إذا كنت تستخدم النقطة، فسيعمل ما يلي في Linux:

 cd RootNav-2.0/inference
pip install -r requirements.txt

يمكنك تنفيذ نفس الشيء في دليل التدريب، إذا كنت بحاجة إلى تدريب نماذج جديدة باستخدام RootNav. يعد دعم المكتبة في أنظمة التشغيل الأخرى أكثر تعقيدًا، وكما هو مذكور أعلاه، نوصي باستخدام Anaconda. قد تجد أن Anaconda هي أيضًا الأبسط في Linux أيضًا.

باستخدام الأداة

سيرغب غالبية المستخدمين في تشغيل RootNav 2.0 على الصور الجديدة، وفي هذه الحالة تكون جميع التعليمات البرمجية التي تحتاجها موجودة في مجلد inference . يمكنك العثور على مزيد من التعليمات في الاستدلال README.

تدريب نماذج جديدة

يمكن العثور على رمز التدريب في مجلد التدريب. تتوفر التعليمات الخاصة بنماذج التدريب في الملف التمهيدي للتدريب. إذا كنت ترغب في التعاون في تطوير نماذج جديدة لـ RootNav 2.0، فيرجى الاتصال بنا.

اتصال

تم نشر Rootnav 2 في GigaScience. للاستفسارات يرجى الاتصال بـ [email protected].

مراجع

[1] يسراب آر.، أتكينسون، جيه إيه، ويلز، دي إم، فرنسي، AP، بريدمور، تي بي، وباوند، إم بي (2019)، RootNav 2.0: التعلم العميق للتنقل التلقائي لبنيات جذور النباتات المعقدة، جيجاساينس، 8( 11)، جيز 123.