CellposeをM1 Mac GPUで動かす

CellposeはデフォルトだとNVIDIAのGPUで動くようになっているが、PytorchがApple Siliconに対応したことで、M1 MacでもGPUでsegmentationや学習ができるようになった。多分M2, M3でもいける。--> 2024.10.31 M3 Macでも問題なく動く。

Winはこちら Cellpose test (win)

注意

2024.10.31 Cellposeの最新版Ver.3.1.0でMPSを使って計算しようとするとエラーが出る。3.0.10では問題ない。cudaでは未確認。Windowsではver.3.1.0でも大丈夫ぽい。

環境構築

Miniconda + conda-forgeによる環境構築 (2024.06.26)を参照

Pytorchとcellposeは入れておく。

Pytorchは、例えばconda install pytorch::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

Cellpose

学習済みのモデルでsegmentationを行うnotebookの例

code:jupyter notebook

########## Import libraries ##############

import numpy as np

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

from cellpose import models, io, plot, core

from cellpose.io import imread

import torch

code:jupyter notebook

############## Load images ##############

fname = 'test.tif' ## Grayscale, Stacked images

imgs = io.imread(fname)

for img in imgs:

plt.figure(figsize=(2,2))

plt.imshow(img)

plt.axis('off')

plt.show()

code:jupyter notebook

############## Cellpose segmentation by GPU ##############

%%time

device = core.assign_device(device='mps') ###　これが大事

print(device)

model = models.Cellpose(gpu=True, model_type="cyto3",device=device0)

chan = 0,0

masks,flows = [],[]

for i,img in enumerate(imgs):

mask, flow, style, diam = model.eval(img, diameter=30,channels=chan)

masks.append(mask)

flows.append(flow)

io.save_to_png(img, mask, flow, 'mask/'+str(i)+'.png')

code:jupyter notebook

############## Cellpose segmentation by CPU ##############

%%time

model = models.Cellpose(gpu=False, model_type="cyto3")

chan = 0,0

masks,flows = [],[]

for i,img in enumerate(imgs):

mask, flow, style, diam = model.eval(img, diameter=30,channels=chan)

masks.append(mask)

flows.append(flow)

io.save_to_png(img, mask, flow, 'mask/'+str(i)+'.png')

code:jupyter notebook

############## Display the segmentaion results ##############

for img, mask,flow in zip(imgs,masks,flows):

fig = plt.figure(figsize=(12,5))

plot.show_segmentation(fig, img, mask, flow0, channels=chan)

plt.tight_layout()

plt.show()

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2024.06.26