文章目录
- CalmAn简介
- 安装要求
- 我的设备
- 1>CalmAn压缩包解压（caiman文件夹要改名）
- 2>conda创建虚拟环境
- 3>requirements依赖包配置（包括tensorflow）
- 4>caiman安装(mamba install)
- 5>caimanmanager.py install
- 6>PyCharm添加解释器
- 7>Demo演示
- 8>遇到的问题
CalmAn简介
CalmAn是一个用于大规模钙成像数据分析和行为分析的Python工具箱。
CaImAn实施了大规模钙成像数据分析管道中所需的一套基本方法。针对多天的运动校正、源提取、尖峰反褶积和分量配准，实现了快速且可扩展的算法。它适用于双光子和单光子荧光显微镜数据，可以在批处理和在线模式下运行；CaImAn还包含一些分析摄像机行为的例程。
GitHub仓:flatironinstitute/CaImAn
安装要求
目前，CaImAn在以下平台上运行并受支持：
64位x86 CPU上的Linux64位x86 CPU上的MacOS64位x86 CPU上的Windows
良好的体验需要32G RAM或更大的RAM。
CaImAn目前以Python 3.9为目标。CaImAn的一部分是用C++编写的，但除了可能在安装期间之外，这对用户来说是不可见的。
在Matlab中还有一个较旧的CaImAn实现（不支持，该版本可用于MCMC尖峰推断）
我的设备
硬件配置：
1. Windows 10 专业版
2. RAM：224GB（这是台服务器，PC应该也问题不大）
3. 64位x86 CPU
软件配置：
安装CalmAn前我的设备已预装过以下软件：
1. python3.9.12(conda虚拟环境下输入conda info查看，或在pycharm解释器配置里预览)
2. PyCharm 2022 社区版
3. Anaconda Navigator(anaconda3, conda version4.12.0)
配置过程中主要参考的文档：
Github仓-Install部分
一些贡献者事先告诉你的坑，尤其是windows上运行
新版CaImAn自动安装脚本 解决conda solving environment卡死
所以未安装以上软件的读者，请先自行安装完毕方可进行下列操作，包括pip等常用包。
由于本人是配置完成后才写的这篇博客，且考虑到CalmAn的安装及配置教程很少，旨在分享和记录，不打算卸了重来一遍（万一再来一遍删错东西配坏了，很痛苦），所以步骤主要靠回忆，具体的指令可能会有偏差，但主体思路很清晰，遇到问题或报错，建议读者耐心追踪报错原因、查阅文档和资料思考解决问题。开发包配置都是这么踩坑过来的，长痛不如短痛…“一杯茶，一台机，一个环境配一天”
1>CalmAn压缩包解压（caiman文件夹要改名）
将GitHub仓中下载的.zip文件解压至适当的目录下（我的由于是服务器，C盘足够大且稳定就存在了默认位置）。
解压后得到以下文件：
注意，解压后请将caiman文件夹重命名，加一个s即可（改其他名应该也可行，配置时安装程序都能自动找到），否则使用conda配置时会遇到此类报错：
ImportError: cannot import name 'oasis' from partially initialized module 'caiman.source_extraction.cnmf' (most likely due to a circular import) (C:\Users\admin\CaImAn-master\caiman\source_extraction\cnmf\__init__.py)
解决方案就是刚才提到的，改文件名：
这应该是CalmAn开发贡献者那边没有注意过的一个bug，有兴趣的同学可以去GitHub仓提交issue反馈。因为更多人可能如GitHub里所介绍的一样，用linux平台或直接通过jupyter notebook使用CalmAn，想通过windows+PyCharm环境用起来就免不了出现很多问题。
各种配置报错，大概率是因为版本冲突，有些模块安装要求严格，不能低于或高于python3.x.x-python3.x.x，需要自行查询了解。
2>conda创建虚拟环境
用conda创建虚拟环境不难，第一次配环境的同学可能会看的有些迷瞪，用多了就好，
可以参考这篇：在anaconda中配置虚拟环境教程
或自己找些其他的教程均可。
（注意一定要将conda切换至国内镜像源，否则下载速度龟速而且总是掉链子，不懂怎么切换搜教程学就可以了，不难。）
主要步骤就是先在
1> conda里挑选一个合适的路径：
cd指令切换路径用法同cmd中一致，请自行查阅，不再赘述
然后
2> 创建虚拟环境（由于是虚拟环境，所以本地路径里是看不到的，不会有一个文件夹之类的东西）
conda create 环境名 python版本
3> 创建完毕后激活环境
activate 环境名
有了虚拟环境，之后需要用到的所有第三方库等任何东西都在环境里配就可以了。
3>requirements依赖包配置（包括tensorflow）
解压包中可以找到一个requirements.txt（gpu版的本篇没有用到，配的是cpu版），里面包含CalmAn需要用到的第三方库（其实不全，具体的Demo例程还要缺啥模块补啥模块）
我们将requirements.txt复制到虚拟环境所在的路径下（或用cd命令切换到requirements.txt所在的路径下，能找到requirements.txt即可），输入
pip install -r requirements.txt
耐心等待所有工具包安装完毕后即可。如遇到报错请自行查阅相关教程，如此类文档：
conda修改源、创建虚拟环境、配置requirements.txt设置环境
这里提一下pip install 和 conda install的区别：
conda和pip一般被认为是几乎相同的，毕竟目的和用法也没啥区别。但在实际使用中，往往将conda和pip一起使用。将 pip 与 conda 组合在一起的一个主要原因是，很多时候所需要安装的包只能通过pip 安装。
4>caiman安装(mamba install)
接下来到了重头戏，前面所做的一切工作只是为CalmAn这个工具包提供正常的工作环境，CalmAn本身也可以当成个包使用，它还需要caiman模块(没错，不是calman打错字了，就是叫caiman)，通过GitHub文档中指定的mamba包安装(名字真的就是指黑曼巴，conda+mamba效率高，速度快)：
安装mamba，用mamba在已创建的虚拟环境里再创建一个虚拟环境caiman：
mamba create -n caiman -c conda-forge caiman
激活新的虚拟环境caiman:
conda activate caiman
5>caimanmanager.py install
安装完所有的模块后，就可以正式install CalmAn了，需要进行.py install
执行python caimanmanager.py install之前，先执行python setup.py install一遍比较放心，
因为通常是要通过python setup.py install来安装的。
具体步骤：1>同样是将整个解压包目录复制到虚拟环境所在的路径，我的是C:\Users\admin
所以再输入cd C:\Users\admin\CaImAn-master就可进入到setup.py和caimanmanager.py所在的路径
2>在虚拟环境caiman中先输入python setup.py install
3>待执行完毕后，再输入python caimanmanager.py install，注意此时的CaImAn-master解压包内的caiman文件夹一定要像之前说的改名，否则没法正常install。
执行完毕后，CaImAn-master所在的路径下会生成一个caiman_data文件夹（出现caiman_data，说明你已经安装成功了！），这与GitHub上的简介一致：
6>PyCharm添加解释器
具体怎么添加解释器就不多说了，网上能搜到很多教程。
在PyCharm设置中的小扳手里找到解释器，选择conda配置好的虚拟环境caiman中的python3.9，
可以预览到之前requirements.txt需要的包都已经安装上了。
7>Demo演示
在caiman_data文件夹或CaImAn-master解压包内的demos文件夹中可以找到general文件夹和notebooks文件夹，general里存放的是一些可以直接在PyCharm里演示的.py格式Demo，如demo_caiman_basic.py：
而notebook中的都是.ipynb格式，需要在conda里输入jupyter notebook打开，在jupyter notebook中运行，也可通过jupyter notebook将其转换为.py格式放在PyCharm中运行（转化步骤自行搜索，如Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程&&.ipynb文件转化为.py文件）
由于一些Demo里的数据集可能要在线下载，PyCharm里没有设置镜像源的话外网速度很慢，所以可以直接在jupyter notebook里阅读.ipynb实施脚本学习：
（Jupyter Notebook里数据集下载速度很快，同样是配置好的虚拟环境，不知道为什么PyCharm里不行，懂的同学可以留言评论区，感谢分享！）
启动步骤：
1> 按顺序依次激活两个虚拟环境，进入配置好的caiman环境里：
2> cd命令切换至CalmAn中Demos文件夹的路径后启动Jupyter Notebook，或直接启动启动Jupyter Notebook，在Jupyter里找到Demos例程：
3> 选择需要运行的.ipynb例程（general文件夹中的.py例程可以用PyCharm运行）
点击小键盘中的run all cells，即可一键运行全部cell：
耐心等待运行完毕即可。
Jupyter Notebook关闭方法：在conda界面里多次按ctrl+c（同matlab强制中断程序一样）
8>遇到的问题
- 有印象requirements.txt里少了Cython模块，后面.py install时还要用到，直接在conda的虚拟环境里输入
conda install cython就可以； - 有些Demo里import了处理稀疏矩阵用的spams模块，但我尝试了多种方法，spams模块依旧安装不上，有人说只有linux上可以，我认为windows上也可以，但是需要更换conda的源，很麻烦，有安装成功的同学欢迎评论区留言给他人，分享互助避踩坑。
