运行unet模型导入库的顺序

运行UNet（U-Net）模型通常需要一些深度学习相关的Python库，比如TensorFlow、Keras或PyTorch等作为基础框架。以下是按照常见库的导入顺序：

1. 导入基本库：首先确保导入了常用的Python库，如`numpy`用于数值计算，以及`matplotlib`用于可视化结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 深度学习库的选择：
- TensorFlow:

import tensorflow as tf

- Keras（如果基于TensorFlow）：

from tensorflow.keras import models, layers

- PyTorch (如果基于PyTorch)：

import torch
import torch.nn as nn

3. UNET模型库：
对于Keras用户，可以使用预定义的`SegmentationModel`类：

from keras_unet.models.unet_model import Unet

或者自定义：

def build_unet(input_size=(512, 512, 3)):
    inputs = Input(input_size)
    # UNET架构代码...
    model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

4. 加载预训练权重（可选）：

if using_pretrained_weights:
    model.load_weights('path/to/pretrained_weights.h5')

记得替换上述代码中的`using_pretrained_weights`为实际是否使用预训练权重。