ホームフォルダ(~)以外のフォルダ（例えば~/workなど）に移動してから下記のコマンドを実行する。GUIが開くので、そもそもサーバに接続するときにはリモートデスクトップか、ssh -X, xxh -Yなどで接続すること。

wdir="`readlink -f $PWD`"; singularity exec --nv --no-home -B ~/.Xauthority -B "$wdir:$wdir" --pwd "$wdir" /suikou/download9/deeplabcut_latest-gui-jupyter.sif bash

python3 -m deeplabcut

#終わったら
exit

(参考)sifファイルの作り方

singularity build deeplabcut_latest-gui-jupyter.sif docker://deeplabcut/deeplabcut:latest-gui-jupyter
#これよりも新しいdeeplabcut:2.3.5-base-cuda11.7.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04-latestでは
#python3 -m deeplabcutの実行で
#「E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:2981] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered」
#というエラーが出るのでこのバージョンにしておく

wdir="`readlink -f $PWD`"; podman run -ti -e DISPLAY --rm -v ~/.Xauthority:/root/.Xauthority --net=host -v "$wdir:$wdir" -w "$wdir" deeplabcut/deeplabcut:latest-gui-jupyter bash

python3 -m deeplabcut

#終わったら
exit

dockerを使用しますが、dockerを実行するには特別な権限が必要になるため、DeepLabCutを使用したいと吉武まで連絡してください。

1．m64g.sにリモートデスクトップ接続する
http://urx3.nu/vA1q

2．m64gでターミナルを開いて、データを保存したい場所に移動する
例）cd work

3．下記のコマンドを一行で実行して、deeplabcutの実行環境を作る
wdir="`readlink -f $PWD`"; docker run --gpus all -it --rm --net host -v "$wdir:$wdir" -w "$wdir" -e DISPLAY=$DISPLAY -v "$HOME"/.Xauthority:"$wdir"/.Xauthority -e HOME="$wdir" --entrypoint bash c2997108/dlcdocker:2

4．dockerが起動して、仮想的なrootユーザになったら次のコマンドを実行する
python3 -m deeplabcut

5.使い終わったら、
exit

１． m448にリモートデスクトップで接続する。

２． ターミナルを開いて、データを保存したい場所に移動する。

例１：
cd work

例２：例えばm64gに保存した場所を使用したい場合
cd /suikou/files/m64g/jitosho.hikaru/work

３． 下記のコマンドを一行で実行して、deeplabcutの実行環境を作る

wdir="`readlink -f $PWD`"; docker run --gpus all -it --rm --net host -v "$wdir:$wdir" -w "$wdir" -e DISPLAY=$DISPLAY -v "$HOME"/.Xauthority:"$wdir"/.Xauthority -e HOME="$wdir" --entrypoint bash c2997108/dlcdocker:2

４． dockerが起動して、仮想的なrootユーザになったら次のコマンドを実行する

python3 -m deeplabcut

５． 使い終わったら、

exit

１． m128gにリモートデスクトップで接続する。

２． ターミナルを開いて、データを保存したい場所に移動する。

例１：
cd work

例２：例えばm64gに保存した場所を使用したい場合
cd /suikou/files/m64g/jitosho.hikaru/work

３． 下記のコマンドを一行で実行して、deeplabcutの実行環境を作る

wdir="`readlink -f $PWD`"; docker run --gpus all -it --rm --net host -v "$wdir:$wdir" -w "$wdir" -e DISPLAY=$DISPLAY -v "$HOME"/.Xauthority:"$wdir"/.Xauthority -e HOME="$wdir" --entrypoint bash deeplabcut/deeplabcut:latest-gui-jupyter

４． dockerが起動して、仮想的なrootユーザになったら次のコマンドを実行する

python3 -m deeplabcut

５． 使い終わったら、

exit