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需要准备的基本配置
本人配置如下:
windows10
python3.9(感觉3.7及以上都行)
实在不行你就重新create 一个版本的虚拟环境
Pytorch2.1
cuda12.0
有两种办法如下:
1.直接在(激活环境的)bash下进行一个pip的操作
pip install nnunet
2直接跑到人家的github链接进行一个下载并安装
链接: nnunetv2
把人家的zip文件下过来进行一个解压
或者在anaconda prompt中输入下面的代码
本文所有的 命令行代码均在anaconda prompt中运行,如果你是anaconda power shell prompt也一样
git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git
//然后输入下面的
cd nnUNet
//注意下面的这个代码,最后的这个.也是要输进去的,不然无法安装的
pip install -e .
如果执行这一步出现报错,可以试试更新下pytorch和python版本
如果这一步太慢或者下载不动报错,可以试试加一个源
pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
如果你用方法二下载,你会看到如下的文件树(图中的dataset需要你来创建)
然后在DataSet文件中创建如下图的文件夹
医学十项全能数据都行,我用的是Task01和Task06的
官网:官网(建议使用一些小技巧)
方法一:直接对着你的
进行一个右键,点击属性,搜索编辑系统环境变量
方法二:直接win+r输入sysdm.cpl然后在最上面选择高级
然后点击右下角的 环境变量
注意看我下方标注出来的
这里把你刚刚创建的文件夹塞进去,变量就按照我上面的填,值就填你文件夹的绝对路径。
对下载好的数据集进行一个转化
nnUNetv2_convert_MSD_dataset -i 你下载的数据集的路径 -overwrite_id 06
//最后的0x,比如你下载的是task01,你就换成01,如果你是task06,就写06
如果转化好,则会在nnUnet_raw文件夹下看到相应的Dataset文件,如下图所示
注:不要试图把原来的数据直接塞进去,数据期望数量对不上的,虽然可以看nnunetv2/dataset_conversion/convert_raw_dataset_from_old_nnunet_format.py转换文件自己写一个json文件,但是然并卵。
输入以下代码进行数据预处理
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d 06 --verify_dataset_integrity
//此处同上,06是我的数据集编号,换成你所使用的那个task编号即可
如若无问题,则会出现以下界面
使用以下代码进行训练
nnUNetv2_train 06 2d 0
参数解释:
06:依然是我的数据集编号
0:一折,最高4(五折交叉验证)
2d:2D U-Net(可以换成3d_fullres、3d_lowres等)
具体指令参照:指令
输入以下代码进行推理
nnUNetv2_predict -i 输入文件夹 -o 输出文件夹 -d 数据集名称或ID -c 2d
这个输入文件夹,一般为imageTr的绝对路径
ID直接输入你的数据集编号即可
输入以下代码进行后处理
nnUNetv2_apply_postprocessing -i 包含预测结果的文件夹 -o 输出文件夹 --pp_pkl_file 后处理文件 -plans_json 计划文件 -dataset_json 数据集JSON文件
第五步及之后的操作并未进行太多尝试,如发现有问题,后续将会在此更新,欢迎指点。
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