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* [[https://www.python.jp/install/anaconda/conda.html|Conda コマンド:Python環境構築ガイド]] * [[http://www.yamamo10.jp/yamamoto/comp/Python/settings/install/index.php|Python環境設定: インストール]] * [[https://qiita.com/naz_/items/84634fbd134fbcd25296|Anaconda でよく使うコマンド一覧]] |
* [[https://www.python.jp/install/anaconda/conda.html|Conda コマンド:Python環境構築ガイド]] * [[http://www.yamamo10.jp/yamamoto/comp/Python/settings/install/index.php|Python環境設定: インストール]] * [[https://qiita.com/naz_/items/84634fbd134fbcd25296|Anaconda でよく使うコマンド一覧]] * [[https://devlights.hatenablog.com/entry/2017/12/09/183715|conda に conda-forge チャネルを追加 (conda config, channel, 追加パッケージ)]] いちいち仮想環境に入るためにコマンドを打つのは面倒なので、以下を~/.bashrcもしくは~/bash_profileに書いておけば、ターミナル起動時に自動的myenvに入るように設定できる {{{ # User specific aliases and functions source /gpfs/ligo/sw/conda/etc/profile.d/conda.sh conda activate myenv }}} |
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= condorの使い方 = https://git.ligo.org/yuzurihara/commissioning-tools-for-kagra/-/tree/main/script condorのコマンドについては澤田さんのスライドを見てみてください https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11049 ----- |
KAGRA主データ保管装置の使い方
以下では簡単のため、このシステムを柏PCと呼びます。
柏PCを使用してみんなが快適に解析できるようにできるようにしたい。あと環境構築などで詰まったことの備忘録。
ちなみにframe fileのデータが欲しいだけなら、Pastaviを使えば良い(宇宙線研のネットワークにつなぐ必要あり)
セットアップ
アカウント申請
Application for an account of KAGRA Main Storage System に従い申請する.
startup
主にアカウント発行の際にメールでもらえるguideに沿って行えば良い。 一応、JGW docにも資料がある
frame fileを読んでみる(python)
環境はdefaultでほとんどできているはずなのでgwpyを使ってframe fileを読んでみる Lecture in Japanese
frame fileを読んで様々なplotを書くためのsample codeやcondor_jobを使ってjobを投げるためのshellなどが豊富にある Kozapy
Condaによるpython環境構築
IGWN (the International Gravitational-Wave Observatory Network) Computing and Software で用意された環境(igwn-py39)を元にするのがよい。
使い方はJGW-G2113584を参照
igwn-py39 を元にした環境構築
柏PCにログイン
ssh m31-01
https://computing.docs.ligo.org/conda/environments/igwn-py39/からlinux-64と書かれたものをダウンロードしてくる。
wget https://computing.docs.ligo.org/conda/environments/linux/igwn-py39.yaml
ダウンロードしたレシピファイルを元に仮想環境を作る。→少し時間がかかる。
myenv の所は自分の好きな名前にしてよい
conda env create -n myenv --file igwn-py39.yaml
この時、出てくる質問に y と答えると自分用のconda環境ができるらしい。出てこないで進む人もいる。
done # # To activate this environment, use # # $ conda activate myenv # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate
と表示されたらmyenv環境のできあがり。
conda info -e
と打つと環境一覧が表示され、自分のホームの下に "".conda/envs/myenv"" というものが見えるはず。
仮想環境に入るには
conda activate myenv
と打てばよい。
condaの使い方は以下などを参照 (ググれば腐るほど出てきます)
いちいち仮想環境に入るためにコマンドを打つのは面倒なので、以下を~/.bashrcもしくは~/bash_profileに書いておけば、ターミナル起動時に自動的myenvに入るように設定できる
# User specific aliases and functions source /gpfs/ligo/sw/conda/etc/profile.d/conda.sh conda activate myenv
virtualenvによる仮想環境構築
柏PCのdefault環境ではmatplotlibが古すぎてplotがダサくなる方やgwpyのerrorが自身のPCと異なり困る方など向け。
おそらくkashiwaでpython環境構築に使うのが推奨されているのがvirtualenvである。 IGWNでは,virtualenvではなく Conda の利用を推奨している。
以下の記述は古いものなので、もしものときの参考用。
virtualenvの使い方
柏PCにログイン
ssh m31-01
仮想環境の構築(python3.7の部分は好みのversionで良い, 後ろの~/.virtualenvs/new_envの部分も好きなpathに好きな名前で置いても良い)
virtualenv -p python3.6 ~/.virtualenvs/new_env
仮想環境を有効にする。
source ~/.virtualenvs/new_env/bin/activate
今後、仮想環境を有効にする際は毎回これを打つ必要があり、面倒くさいので
echo "alias nenv='source ${HOME}/new_env/bin/activate' " >> ${HOME}/.bashrc
と打てば、nenvと打つだけで仮想環境を有効にできる。
次に仮想環境を有効にした状態でpipを用いてlibraryをinstallする。
pip install -U pip setuptools wheel pip install gwpy==0.15.0 lalsuite
lalsuiteもinstallしないとframe fileが読めないので注意。
gwpyをinstallする時に必要なものはほとんど一緒にinstallされると思うが、他に必要なlibraryがある場合は別途pip installを用いてinstallする。
virtualenvで pyROOTを使う
柏計算機ではデフォルトでROOT, pyROOTが使えるが、virtualenvで自分で構築した環境だとそのままではpyROOTがimportできない。 もちろん、pip install ROOT とかやっても無駄。
私(鷲見)が1年ほど事項錯誤した結果、自前でROOT5をビルドすることでvirtualenvで pyROOTを使えることがわかった。
(ROOT6の場合は、概ね柏PCのCMakeのバージョンが古いせいでビルドできない。初期のバージョン(6.02とか)はビルドできるが、ROOT.pyが生成されず$PYTHONPATHを通せなかった。)
ちなみに、root fileの読み書きだけならuprootを使えばよい
まず自分のhomeにてきとうなディレクトリ(ここでは myROOT )を作り、ROOTの公式ページからROOT5.34.38のソースを落として解凍する。
~ $ mkdir myROOT ~ $ cd myROOT ~/myROOT $ wget https://root.cern.ch/download/root_v5.34.38.source.tar.gz ~/myROOT $ tar zxvf root_v5.34.38.source.tar.gz ~/myROOT $ mv root root-5.34.38 ~/myROOT $ cd root-5.34.38 ~/myROOT/root-5.34.38 $
ビルド用のディレクトリを作り、cmake -> make する。
~/myROOT/root-5.34.38 $ mkdir cmake_build ~/myROOT/root-5.34.38 $ cd cmake_build ~/myROOT/root-5.34.38/cmake_build $ cmake ../ -Dpython3=On -DPYTHON_EXECUTABLE=/gpfs/home/(自分の名前)/(仮想環境)/bin/python3 ~/myROOT/root-5.34.38/cmake_build $ make -j 5
ROOT5のインストールが終わるのをしばらく待つ。終わったら、自分の仮想環境のbin/activateに以下を追記する。
### ROOT ### export PATH="/home/(自分の名前)/(仮想環境)/bin:$PATH" source /home/(自分の名前)/myROOT/root-5.34.38/cmake_build/bin/thisroot.sh export PATH="/home/(自分の名前)/myROOT/root-5.34.38/cmake_build/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/home/(自分の名前)/myROOT/root-5.34.38/cmake_build/lib:$LD_LIBRARY_PATH" export PYTHONPATH="/home/(自分の名前)/myROOT/root-5.34.38/cmake_build/lib:$PYTHONPATH"
これでこの仮想環境でpyROOTが使えるようになる。
~ $ source (仮想環境)/bin/activate (仮想環境) ~ $ python Python 3.4.9 (default, Aug 14 2018, 21:28:57) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import ROOT >>>
condorの使い方
https://git.ligo.org/yuzurihara/commissioning-tools-for-kagra/-/tree/main/script condorのコマンドについては澤田さんのスライドを見てみてください https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11049
自身のPC上でprogram編集と結果閲覧を完結したい人向け
自身のpc上のeditorを愛している方や、ネットワークが弱くsshでm31-01にログインした状態で作業するのにストレスがある方向け
自身のpc上に作業用のディレクトリを適当に作る(mkdir以下は当然任意)
mkdir ~/work
作ったdirectoryにcodeを書く
emacs ~/work/test.py . . .
以下のshell scriptを作業用のdirectiryにおく
exePath=$(pwd)/$2 exePath=~${exePath#*$(cd $(dirname $0); cd ../ ;pwd)} rsync -arp --inplace $(cd $(dirname $0); pwd) m31-01:~/ ssh -Y -t -t m31-01 <<EOC source ~/.virtualenvs/new_env/bin/activate $1 ${exePath} exit EOC rsync -arp --inplace m31-01:~/$(basename $(cd $(dirname $0); pwd))/ $(cd $(dirname $0); pwd)
公開鍵の設定を済ましておけばかなりリモートで作業を行なってfileを持ち帰るという作業はスムーズになる
詰まった問題
詰まった問題やこのページの通りやってもうまくいかないことを書き込む
gwpyを最新のものにするとframe fileがtimeseries.readで読めなくなる
単一source fileなら読めるが複数source fileを読もうとするとerrorが出る
単一ファイル読み出し(ok) data = TimeSeries.read(['/data/full/12567/K-K1_C-1256700000-32.gwf', '/data/full/12567/K-K1_C-1256700032-32.gwf', '/data/full/12567/K-K1_C-1256700064-32.gwf', '/data/full/12567/K-K1_C-1256700096-32.gwf'], c K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ, start = 1256700000, end = 1256700100, format='gwf.lalframe') TimeSeries([ 2.24202135e-11, 2.24398064e-11, 2.24622275e-11, ..., -1.91058005e-11, -1.90862017e-11, -1.90661226e-11] unit: dimensionless, t0: 1256700000.0 s, dt: 6.103515625e-05 s, name: K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ, channel: K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ) 複数ファイル読み出し(ng) data = TimeSeries.read(['/data/full/12567/K-K1_C-1256700000-32.gwf', '/data/full/12567/K-K1_C-1256700032-32.gwf', '/data/full/12567/K-K1_C-1256700064-32.gwf', '/data/full/12567/K-K1_C-1256700096-32.gwf'], c K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ, start = 1256700000, end = 1256700100, format='gwf.lalframe') RuntimeError: Failed to read /data/full/12470/K-K1_C-1247030016-32.gwf: Internal function call failed: I/O error
gwpy0.15.0だとこのエラーは起こらず、1.0.0だと起こる
今のところ1.0.0でこの問題を解決する方法が分からないので、pipでのinstallの際は
pip install gwpy==0.15.0
とすることを勧める。 ちなみにTimeSeriesDict.readなら複数ファイルでも問題なく読めるので、1チャンネルだけのときもこちらを使うようにすれば問題ない。