Submitted by chunhuichen on Tue, 04/16/2013 - 03:17 严老师好！ 请问在linux下怎么做DPARSF和REST的并行处理啊？ Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 你好！ 只要安装好matlab的parallel computing toolbox，然后在Parallel Workers #里面填想开几个核即可。 Log in or register to post comments Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 谢谢严老师！ 假如说我有100个被试，parallel Workers #填10，DPARSF会随机的把这100个被试分到10个核上么？ 您的Course Part 3 English version 讲座里特别提到 parallel workers “except DARTEL-Create template”，请问是vbm才会做DARTEL-Create template么？ 另外，当segment选new segment＋DARTEL时normalize也自动变成normalize+DARTEl, 那smooth by DARTEL是什么情况下可选用呢？ Log in or register to post comments Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 你好! 对于每一个步骤，将100-91号被试随机分配到10个核上，处理完后再将90-81号被试分配到10个核上，如此循环。 DARTEL-Create template 这一步是针对所有被试来创建组上的模板，因此不能并行处理。 所有涉及到DARTEL normalize的处理，都会包含这一步。 smooth by DARTEL这一步我不推荐，它是在原始空间进行平滑。还是用普通的平滑更好一些。 Log in or register to post comments Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ "DARTEL-Create template 这一步是针对所有被试来创建组上的模板，因此不能并行处理。" 我的功能像有3个session (就是NYU_TRT)数据。所以，我在跑预处理的时候，设定了Functional session 为3，并且把不同的session的数据分别放在了FunImg, S2_FunImg以及S3_FunImg。那么结构像是否需要也分成T1Img, S2_T1Img,T3_T1Img? 1)如果分成T1Img, S2_T1Img,S3_T1Img； DARTEL-Create template 是T1Img+S2_T1Img+S3_T1Img所有图像的template，还是每个单独有个template（也就是说3个session的T1像没有交互关系） 2) 由于NYU_TRT数据的3个session的T1像都是一样的，所以我在处理的时候，就只设了一个T1Img，没有S2_T1Img和S3_T1Img；这种情况下 S2_FunImg和S3_FunImg能不能利用T1Img在配准？ 谢谢！ Log in or register to post comments Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 结构像无需要设定S2_, S3_。 所有功能session都采用同一个T1Img进行配准。 Log in or register to post comments Forums Discuss Log in or register to post comments
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 你好！ 只要安装好matlab的parallel computing toolbox，然后在Parallel Workers #里面填想开几个核即可。 Log in or register to post comments
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 谢谢严老师！ 假如说我有100个被试，parallel Workers #填10，DPARSF会随机的把这100个被试分到10个核上么？ 您的Course Part 3 English version 讲座里特别提到 parallel workers “except DARTEL-Create template”，请问是vbm才会做DARTEL-Create template么？ 另外，当segment选new segment＋DARTEL时normalize也自动变成normalize+DARTEl, 那smooth by DARTEL是什么情况下可选用呢？ Log in or register to post comments
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 你好! 对于每一个步骤，将100-91号被试随机分配到10个核上，处理完后再将90-81号被试分配到10个核上，如此循环。 DARTEL-Create template 这一步是针对所有被试来创建组上的模板，因此不能并行处理。 所有涉及到DARTEL normalize的处理，都会包含这一步。 smooth by DARTEL这一步我不推荐，它是在原始空间进行平滑。还是用普通的平滑更好一些。 Log in or register to post comments
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ "DARTEL-Create template 这一步是针对所有被试来创建组上的模板，因此不能并行处理。" 我的功能像有3个session (就是NYU_TRT)数据。所以，我在跑预处理的时候，设定了Functional session 为3，并且把不同的session的数据分别放在了FunImg, S2_FunImg以及S3_FunImg。那么结构像是否需要也分成T1Img, S2_T1Img,T3_T1Img? 1)如果分成T1Img, S2_T1Img,S3_T1Img； DARTEL-Create template 是T1Img+S2_T1Img+S3_T1Img所有图像的template，还是每个单独有个template（也就是说3个session的T1像没有交互关系） 2) 由于NYU_TRT数据的3个session的T1像都是一样的，所以我在处理的时候，就只设了一个T1Img，没有S2_T1Img和S3_T1Img；这种情况下 S2_FunImg和S3_FunImg能不能利用T1Img在配准？ 谢谢！ Log in or register to post comments
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？ 结构像无需要设定S2_, S3_。 所有功能session都采用同一个T1Img进行配准。 Log in or register to post comments
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？
只要安装好matlab的parallel computing toolbox，然后在Parallel Workers #里面填想开几个核即可。
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？
谢谢严老师！
假如说我有100个被试，parallel Workers #填10，DPARSF会随机的把这100个被试分到10个核上么？
您的Course Part 3 English version 讲座里特别提到 parallel workers “except DARTEL-Create template”，请问是vbm才会做DARTEL-Create template么？
另外，当segment选new segment＋DARTEL时normalize也自动变成normalize+DARTEl, 那smooth by DARTEL是什么情况下可选用呢？
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？
对于每一个步骤，将100-91号被试随机分配到10个核上，处理完后再将90-81号被试分配到10个核上，如此循环。
DARTEL-Create template 这一步是针对所有被试来创建组上的模板，因此不能并行处理。
所有涉及到DARTEL normalize的处理，都会包含这一步。
smooth by DARTEL这一步我不推荐，它是在原始空间进行平滑。还是用普通的平滑更好一些。
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？
我的功能像有3个session (就是NYU_TRT)数据。所以，我在跑预处理的时候，设定了Functional session 为3，并且把不同的session的数据分别放在了FunImg, S2_FunImg以及S3_FunImg。那么结构像是否需要也分成T1Img, S2_T1Img,T3_T1Img?
1)如果分成T1Img, S2_T1Img,S3_T1Img； DARTEL-Create template 是T1Img+S2_T1Img+S3_T1Img所有图像的template，还是每个单独有个template（也就是说3个session的T1像没有交互关系）
2) 由于NYU_TRT数据的3个session的T1像都是一样的，所以我在处理的时候，就只设了一个T1Img，没有S2_T1Img和S3_T1Img；这种情况下 S2_FunImg和S3_FunImg能不能利用T1Img在配准？
谢谢！
Re: 请问怎么做并行处理 parallel computing？
所有功能session都采用同一个T1Img进行配准。