对已有unet模型进行训练，其中，训练集图像为trainvol,标签为trainseg,验证集图像valvol,标签valseg

对已有的Unet模型进行训练，可以按照如下步骤进行：

1. 加载训练集和验证集数据：使用Python中的相关库（如numpy、pandas等）加载训练集和验证集的图像数据和标签数据，并进行预处理（如图像大小调整、归一化等操作）。

2. 定义Unet模型：使用Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）定义Unet模型，并设置相关的网络结构、损失函数、优化器等参数。

3. 编译模型：将定义好的Unet模型编译，设置相关参数（如学习率、批次大小等）。

4. 训练模型：使用训练集数据对Unet模型进行训练，通过反向传播算法不断调整模型参数。

5. 评估模型：使用验证集数据对训练好的Unet模型进行性能评估，计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标，并对模型进行调整和优化。

6. 保存模型：将训练好的Unet模型保存，以便在后续的应用中使用。

下面是一个示例代码，其中trainvol、trainseg、valvol、valseg分别表示训练集图像、训练集标签、验证集图像、验证集标签：

# 加载训练集和验证集数据
train_x = np.load('trainvol.npy')
train_y = np.load('trainseg.npy')
val_x = np.load('valvol.npy')
val_y = np.load('valseg.npy')

# 定义Unet模型
model = Unet()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, validation_data=(val_x, val_y), batch_size=32, epochs=50)

# 评估模型
score = model.evaluate(val_x, val_y, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

# 保存模型
model.save('unet_model.h5')

在实际训练过程中，还需要根据具体情况进行调整和优化，例如增加数据集、调整网络结构等操作。