루트내비 2.0

루트내브 2

RootNav 2는 2D 루트 아키텍처의 분할 및 분석을 위한 명령줄 도구입니다. RootNav 2는 여전히 유지 관리됩니다. 문제가 해결되지 않으면 문의해 주세요.

2024년 4월 14일 업데이트

우리는 RootNav 2를 계속 업데이트하여 이를 사용하고 가능한 한 간단하게 새 모델을 교육할 수 있도록 하고 있습니다. 새로운 업데이트는 다음과 같습니다:

• 새로운 로깅 기능, 이미지를 훈련하거나 분석할 때 --debug 플래그를 사용하여 무슨 일이 일어나고 있는지 훨씬 더 자세히 확인할 수 있습니다.
• 코드 개선은 RootNav 2가 그 어느 때보다 빠르게 실행된다는 것을 의미합니다.
• 최신 버전의 PyTorch 및 기타 라이브러리를 지원하도록 모든 코드를 업데이트했으며 더 이상 필요하지 않은 몇 가지 라이브러리에 대한 요구 사항도 제거했습니다.
• 이번 업데이트를 사용하면 몇 가지 라이브러리만 설치하면 되므로 설치가 더 간단해집니다. PyTorch가 설치되는 일반적인 방법을 더 잘 준수하기 위해 설치 가이드를 변경했습니다.

RootNav 2.0 설치

rootnav를 설치하고 실행하려면 다음 사항이 필요합니다.

1. github의 코드 복제
2. 파이썬 설치
3. Pytorch 및 관련 라이브러리
4. 소프트웨어에 필요한 기타 패키지

자신만의 모델을 훈련시키려면 다음이 필요합니다.

1. Nvidia GPU(그렇지 않으면 훈련 속도가 매우 느려짐)
2. Cuda 드라이버 및 Cuda가 활성화된 상태로 설치된 pytorch
3. 소프트웨어에 필요한 추가 패키지입니다.

다음 지침에서는 Python을 설치했고 필요한 경우 호환되는 하드웨어가 있다고 가정합니다. Python 설치 방법을 잘 모르는 경우 여기에서 다운로드할 수 있는 Anaconda를 사용하는 것이 좋습니다.

RootNav 2.0 코드 다운로드

먼저 위의 zip 파일로 코드를 다운로드하거나 git 저장소를 복제하여(권장) 코드를 다운로드해야 합니다.

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

파이토치 설치

Pytorch는 추론과 훈련 중에 Rootnav 도구 내에서 실행되는 딥 러닝을 담당합니다. Pytorch는 정기적으로 업데이트되므로 이제 pytorch 웹사이트의 지침에 따라 설치하는 것이 좋습니다.

기타 종속성

나머지 종속성은 추론 또는 교육 디렉터리의 요구 사항 파일을 사용하여 설치할 수 있습니다. pip를 사용하는 경우 Linux에서는 다음이 작동합니다.

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

RootNav를 사용하여 새 모델을 훈련해야 하는 경우 훈련 디렉터리에서 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 다른 운영 체제의 라이브러리 지원은 더 복잡하므로 위와 같이 Anaconda를 사용하는 것이 좋습니다. Anaconda는 Linux에서도 가장 간단하다는 것을 알 수 있습니다.

도구 사용

대부분의 사용자는 새 이미지에서 RootNav 2.0을 실행하기를 원할 것입니다. 이 경우 필요한 모든 코드는 inference 폴더에 있습니다. 추론 README에서 더 많은 지침을 찾을 수 있습니다.

새로운 모델 훈련

훈련 코드는 훈련 폴더에서 찾을 수 있습니다. 훈련 모델에 대한 지침은 훈련 README에 나와 있습니다. RootNav 2.0의 새로운 모델 개발에 협력하고 싶으시면 저희에게 연락해주세요.

연락하다

Rootnav 2는 GigaScience에 게시되었습니다. 문의사항은 [email protected]로 연락주세요.

참고자료

[1] Yasrab, R., Atkinson, JA, Wells, DM, French, AP, Pridmore, TP, & Pound, MP(2019), RootNav 2.0: 복잡한 식물 뿌리 아키텍처의 자동 탐색을 위한 딥 러닝, GigaScience, 8( 11), giz123.