TransUnet代码复现，使用cpu测试test部分_config_vit

小菜鸟MOMOMO的transunet复现记录

修改的地方：

1.：把test.py文件中所有的../改成./，../是上一级文件夹，./是当前文件夹的意思

2. 原来的test文件是在gpu环境下运行的，我需要改成在cpu环境下运行，修改的部分如下：

①将设备更改为CPU

在这个截图的地方加上device = torch.device('cpu')

②将模型加载到CPU上

找到和下面相似的那句话，没记错的话它是括号里面的最后那个地方有个.cuda，改成下面这样就行

net = ViT_seg(config_vit, img_size=args.img_size, num_classes=config_vit.n_classes) # 修改后把.cuda删除了

③将输入数据转换为CPU张量：

image, label, case_name = sampled_batch["image"], sampled_batch["label"], sampled_batch['case_name'][0]

修改为：

image, label, case_name = sampled_batch["image"].to(device), sampled_batch["label"].to(device), sampled_batch['case_name'][0]

④

将测试数据加载器的num_workers参数更改为0：
将以下行代码：

testloader = DataLoader(db_test, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=1)

修改为：

testloader = DataLoader(db_test, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0) ####改了,num_worker之前是1

⑤将模型加载的torch.load函数的map_location参数设置为device

把 net = ViT_seg(config_vit, img_size=args.img_size,num_classes=config_vit.n_classes).cuda()
改成

net = ViT_seg(config_vit, img_size=args.img_size, num_classes=config_vit.n_classes) # 修改后把.cuda删除了

这么运行了一下还是报错

  File "G:\anaconda\envs\pytorch3.7\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 221, in _lazy_init
    raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

是因为utils.py文件当中的gpu设置没有改成cpu

找到def test_sigle_volume

把这两行当中的.cuda改成.cpu就可以了，下面展示的是改后

（1）

input = torch.from_numpy(slice).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float().cpu()

（2）

input = torch.from_numpy(image).unsqueeze(
    0).unsqueeze(0).float().cpu()