Labkit - 如何在 HPC 集群上部署大图片
高性能计算 (HPC) 集群有助于以非常高的速度处理不适合消费计算机的大型图像。为了使用 Labkit 在 HPC 集群上分割非常大的图像，我们需要在小子图像上训练分类器并在集群上运行 Labkit command tool line。
在本地计算机上：
1.下载感兴趣的数据集，解压 2.使用BigStitcher FIJI插件将数据集转换为BDV HDF5 + XML格式： - Install BigStitcher update site in Fiji - Run Plugins > BigStitcher > Batch Processing > Define dataset … (Use Bioformats importer and make sure to select the correct pixel size) 3.使用以下命令在Labkit中打开图像： Plugins > Labkit > Open Image File With Labkit
- 按照第 quick automatic segmentation 中的描述继续 5.保存训练好的分类器Segmentation › Save Classifier …
在 HPC 集群上：
{：开始=“6”}
6.将数据集HDF5 + XML复制到资源
- 将训练好的分类器复制到集群中
- 下载Labkit command line tool
9.解压命令行工具压缩包
10.编辑“Snakemake”文件并更改以下行：
IMAGE = “/path/to/your/dataset.xml” CLASSIFIER = “/path/to/your/pixel.classifier” USE_GPU = ”true”{：开始=“11”}
11.运行snakemake脚本：
$ snakemake --cluster=”sbatch --partition=gpu” --jobs=10 --local-cores=1 --restart-times=10
