OpenSourceBrain / OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase

Test pipeline NetPyNE-> NeuroML-> other simulators...

未关闭
#2 0 条评论 2 个 reaction 已指派 0 人 在 GitHub 查看

还没有人认领这个 Issue。

主要语言
Python
星标
4
派生
2
PR 合并指标
30 天内没有已合并 PR

描述

@salvadord was asking about options for examples of models built in NetPyNE, converted to NeuroML and then run successfully in another simulator. For various reasons EDEN is currently the best option for trying this.

I've added various OMV tests for running the generated NeuroML equivalents of NetPyNE models in EDEN, and the results are good so far. See test files ending jnmleden.omt here, the results of these are at https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/runs/6374237602?check_suite_focus=true.

As an example this: https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NetPyNE/HybridSmall/HybridSmall.py builds a small net with HH & Izhikevich cells, it gets generated to NML here: https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NeuroML2/HybridSmall.net.nml (see here for generating script).
The LEMS simulation file generated also (https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NeuroML2/LEMS_HybridSmall.xml) can be used to generate a Python script which loads the NML using the latest jnml or pynml:

jnml LEMS_HybridSmall.xml  -eden
# or ...
pynml LEMS_HybridSmall.xml  -eden

# then ...
python LEMS_HybridSmall_eden.py

This is what gets tested in OMV files like: https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NeuroML2/.test.hyizh.jnmleden.omt

cc @spanag

贡献指南

这个仓库没有索引到贡献指南

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。

调研方向

从 NeuroML2 下现有的、文件名以 jnmleden.omt 结尾的 OMV 测试文件、生成的 LEMS_HybridSmall.xml 以及 regenerateAndTest.sh 开始。运行文档中记录的 jnml 或 pynml EDEN 命令,并检查链接的 workflow 结果;该 issue 未将完成条件定义为超出在 EDEN 中验证生成的 NeuroML 模型。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

评估

技术栈
python
领域
testing
Issue 类型
功能
难度
4/5
预计耗时
3-5 天
活跃度
停滞
描述清晰度
需要澄清
新手友好度
30/100

把新 issue 发到你的邮箱

精选适合新手参与的 GitHub issue 摘要。