求教各位大佬，在Mac上运行3dslicer的totalsegementator时如何调用M3芯片的集成GPU

问题求助
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软件版本：
问题描述：

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没有Mac电脑无法测试，尝试下面方法并反馈：

在Mac上运行3D Slicer并使用TotalSegmentator时，要调用Apple M3芯片的集成GPU（Apple Silicon GPU），可以尝试以下步骤来加速深度学习模型的推理：

1. 确保3D Slicer兼容Apple Silicon

  • 下载最新的 3D Slicer原生版（支持Apple Silicon），确保使用的是为ARM架构优化的版本。可以从Slicer官网获取最新版本。

2. 安装TotalSegmentator和依赖库

  • 确保TotalSegmentator在3D Slicer的Python环境中正确安装：
    1. 打开3D Slicer的Python交互界面（Python Interactor）。
    2. 安装TotalSegmentator和支持库：
      pip_install('totalsegmentator')
pip_install('torch torchvision')
pip_install('monai')
  • 检查PyTorch是否支持GPU：
    import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 检查是否支持CUDA（对于Apple Silicon，返回False）
print(torch.backends.mps.is_available())  # 检查是否支持Metal API

3. 启用Metal API（苹果的GPU加速框架）

PyTorch对Apple Silicon上的GPU支持依赖Metal API。如果PyTorch支持Metal，那么可以通过以下方式启用GPU加速：

  1. 检查PyTorch是否支持Metal：

    print(torch.backends.mps.is_available())  # 返回True表示支持

  2. 如果支持Metal，可以在运行TotalSegmentator时启用MPS（Metal Performance Shaders）：

    import os
os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1"  # 启用Metal后备

  3. 在TotalSegmentator调用中明确指定使用MPS设备：

    from totalsegmentator import TotalSegmentator

segmentator = TotalSegmentator(device="mps")  # 使用Apple Silicon的Metal GPU
segmentator.run("input_image.nii.gz", "output_folder")

4. 验证GPU是否被使用

  • 运行分割任务时，通过以下方式验证是否使用了GPU：

    print(torch.device("mps"))  # 确认当前设备为MPS

  • 在任务运行期间，可以通过Mac的“活动监视器”观察GPU使用率。

5. 其他建议

  • 如果无法直接启用GPU，确保以下条件满足：

    1. PyTorch和MONAI版本是Apple Silicon兼容版本。
    2. 使用Python的ARM原生版本（不要使用Rosetta 2运行的x86 Python）。
    3. 确保3D Slicer的环境变量未被其他GPU插件或库干扰。

  • 如果仍然无法启用GPU，可以选择更新PyTorch到最新预览版本（可能包含Metal API的改进）：

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

通过上述配置，应该可以成功调用M3芯片的集成GPU以加速TotalSegmentator的运行。如需进一步帮助，请提供运行日志或错误信息！

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在第3步的时候遇到了这个问题

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然后运行第5步的指令的时候，也有问题，麻烦老师指点一下

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从错误信息看，这是一个 ImportError，表示无法从 totalsegmentator 包中导入 TotalSegmentator 类。以下是可能的原因和解决方法：

原因分析

  1. 模块未正确安装：

    • totalsegmentator 包可能未完全安装，或者安装在错误的环境中（例如未安装在Slicer的Python环境中）。
    • 检查是否已经安装 totalsegmentator 包：
      pip_show('totalsegmentator')
      如果未安装或显示路径不正确，需重新安装。

  2. 版本问题：

    • TotalSegmentator 类可能在较新的版本中才可用，安装的 totalsegmentator 版本可能过旧。
    • 查看当前版本：
      pip_install('totalsegmentator --upgrade')

  3. 导入路径问题：

    • Slicer的Python路径可能未正确指向安装的 totalsegmentator。

解决方法

方法 1：检查并重新安装 totalsegmentator

  1. 打开3D Slicer的Python Interactor。

  2. 重新安装最新版本的 totalsegmentator：

    pip_install('totalsegmentator --upgrade')
pip_install('torch torchvision')  # 确保PyTorch环境正确

  3. 测试导入：

    from totalsegmentator import TotalSegmentator
print("TotalSegmentator imported successfully")

方法 2：检查 Python 环境

  • 确保 totalsegmentator 安装在 Slicer 的内置 Python 环境中，而不是系统 Python 中。
  • 如果有多个 Python 环境，可以通过以下命令验证当前环境：
    import sys
print(sys.executable)
    确保路径指向 Slicer 内置的 PythonSlicer。

方法 3：安装特定版本

  • 如果错误持续，尝试安装 totalsegmentator 的指定版本（确保与 Slicer 环境兼容）：
    pip_install('totalsegmentator==0.2.1')  # 根据实际兼容版本安装

方法 4：手动检查安装位置

  1. 打开路径 /Applications/Slicer.app/Contents/lib/Python/lib/python3.9/site-packages/totalsegmentator/。
  2. 确认 __init__.py 文件中是否定义了 TotalSegmentator 类。
    • 如果没有，可以尝试重新安装或更新包。

验证

  • 完成以上步骤后，再次运行：
    from totalsegmentator import TotalSegmentator
segmentator = TotalSegmentator(device="mps")
segmentator.run("input_image.nii.gz", "output_folder")

如仍有问题，可提供 pip list 的输出或 totalsegmentator 相关日志进行进一步分析！

从截图看，您在 3D Slicer 的 Python 环境中直接运行了 pip install 命令，这会触发 SyntaxError，因为这不是 Python 代码，而是命令行指令。3D Slicer 的 Python 环境需要用特殊的方式调用 pip 安装包。

以下是正确的方法：

解决方案

1. 使用 pip_install 函数

在 3D Slicer 的 Python Interactor 中，使用 pip_install 函数来安装 PyTorch 和相关包。

运行以下命令（逐行输入）：

pip_install('torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu')

2. 如果仍有问题

您可以尝试逐个安装包，确保版本和兼容性：

  1. 安装 torch：

    pip_install('torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu')

  2. 安装 torchvision：

    pip_install('torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu')

  3. 安装 torchaudio：

    pip_install('torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu')

3. 验证安装

完成安装后，测试 PyTorch 是否正常工作：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.backends.mps.is_available())  # 检查 MPS (Metal API) 是否可用

如果返回的 MPS 可用（True），则说明 GPU 支持已经启用。

注意

  • 确保您的网络环境支持从 PyTorch 官方源下载包。
  • 如果仍然遇到问题，请提供更多错误信息以便进一步排查！
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确实文件没有定义，从slicer里重新安装后还是没有定义，有什么别的方法吗老师。

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从您提供的信息来看，totalsegmentator 包的 __init__.py 文件中未定义 TotalSegmentator 类，可能是因为当前安装的版本不完整或者有问题。以下是可能的解决方法：

解决方案

1. 检查包的版本和文件完整性

  • 打开 __init__.py 文件，检查是否导入了 TotalSegmentator。
    • 如果未导入，可以尝试在 __init__.py 文件中手动添加以下内容：
      from .totalsegmentator import TotalSegmentator

2. 确保安装的是最新版本

  • 在 Slicer 的 Python 环境中，运行以下命令强制升级 totalsegmentator 包：
    pip_install('totalsegmentator --upgrade')

3. 手动指定 TotalSegmentator 的路径

如果 TotalSegmentator 定义在其他模块中，可以手动导入。例如：

from totalsegmentator.libs.totalsegmentator import TotalSegmentator

4. 使用系统 Python 安装和调用

如果 Slicer 的环境依然不完整，可以尝试使用系统的 Python 安装运行：

  1. 在终端安装 totalsegmentator：
    pip install totalsegmentator --upgrade
  2. 在系统 Python 环境中测试：
    from totalsegmentator import TotalSegmentator

segmentator = TotalSegmentator(device="mps")
segmentator.run("input_image.nii.gz", "output_folder")

验证安装是否成功

  • 检查安装的 totalsegmentator 版本：
    pip_show('totalsegmentator')
  • 验证是否可以导入 TotalSegmentator：
    from totalsegmentator import TotalSegmentator

推荐的其他方式

如果上述方法都无法解决，可以尝试以下操作：

  1. 下载最新版本的 totalsegmentator 源代码并手动安装：
    git clone https://github.com/wasserth/TotalSegmentator.git
cd TotalSegmentator
pip install .
  2. 如果问题依然存在，可以检查 TotalSegmentator GitHub 项目 的最新更新，确保代码没有兼容性问题。

如果问题仍未解决，请提供完整的日志或路径信息以便进一步分析！

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老师，您推荐的方法都尝试过了，但是始终还是存在这个问题，请问方便远程连线一下您吗？

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我没有Mac无法测试，官网发帖试一试吧。AI尝试解决问题，需要不断的更改代码，反复测试，成功率还是挺高的，最好有一点编程基础。

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好的，感谢老师