nnUnet环境变量1
时间: 2024-04-27 11:06:46 浏览: 16
nnU-Net 是一个用于医学图像分割的深度学习框架,它基于 PyTorch。在使用 nnU-Net 之前,需要设置一些环境变量来配置训练和推理过程中的相关参数。
下面是一些常见的 nnU-Net 环境变量:
1. `nnUNet_raw_data_base`:指定原始数据集存储的路径。
2. `nnUNet_preprocessed`:指定预处理后数据集存储的路径。
3. `RESULTS_FOLDER`:指定训练和推理结果的存储路径。
4. `NETWORK_ARCHITECTURE`:指定使用的网络架构,比如 `2d`, `3d_fullres`。
5. `TASK`:指定任务名称,比如 `Task001_my_task`。
6. `FOLD`:指定交叉验证的折数,比如 `0`、`1`、`2`...。
7. `PLANS_FILE`:指定训练计划文件的路径。
8. `CUDA_VISIBLE_DEVICES`:指定可见的 CUDA 设备。
以上是一些常见的环境变量示例,可以根据具体需要进行设置。在使用 nnU-Net 前,请确保已正确设置这些环境变量以便顺利进行训练和推理。
相关问题
nnUnet环境变量
nnU-Net 是一个用于医学图像分割的深度学习框架,它基于 PyTorch。在使用 nnU-Net 之前,需要设置一些环境变量来配置训练和推理过程中的相关参数。
下面是一些常见的 nnU-Net 环境变量:
1. `nnUNet_raw_data_base`:指定原始数据集存储的路径。
2. `nnUNet_preprocessed`:指定预处理后数据集存储的路径。
3. `RESULTS_FOLDER`:指定训练和推理结果的存储路径。
4. `NETWORK_ARCHITECTURE`:指定使用的网络架构,比如 `2d`, `3d_fullres`。
5. `TASK`:指定任务名称,比如 `Task001_my_task`。
6. `FOLD`:指定交叉验证的折数,比如 `0`、`1`、`2`...。
7. `PLANS_FILE`:指定训练计划文件的路径。
8. `CUDA_VISIBLE_DEVICES`:指定可见的 CUDA 设备。
以上是一些常见的环境变量示例,可以根据具体需要进行设置。在使用 nnU-Net 前,请确保已正确设置这些环境变量以便顺利进行训练和推理。
nnunet python
nnUNet是基于Python开发的医学图像分割框架。
nnUNet是由深度学习框架PyTorch实现的,它提供了一种端到端的解决方案,用于处理医学图像分割任务。它的设计旨在帮助研究人员和开发人员更方便地进行医学图像分割研究。
nnUNet具有很多功能和优势。首先,它提供了一套完整的工具和训练流程,可用于训练和评估医学图像分割模型。这包括一个配置文件,用于定义模型和训练参数,以及一系列用于数据预处理和训练的功能。
其次,nnUNet支持多种常用的医学图像数据格式,如NIfTI和DICOM。这使得用户可以方便地导入和处理不同类型的医学图像数据。
另外,nnUNet还提供了一些用于数据增强的方法,以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这些方法包括旋转、缩放、翻转等。
此外,nnUNet还支持现代的深度学习网络结构,如U-net、3D U-net等。这些网络结构已被广泛应用于医学图像分割任务,并取得了良好的效果。
最后,nnUNet还提供了一些可视化和评估工具,如绘制学习曲线、计算Dice系数等,以帮助用户更好地分析和理解模型的性能。
总而言之,nnUNet是一个功能强大的Python工具,可用于医学图像分割任务的研究和开发。它提供了一套完整的训练流程和工具,支持多种数据格式和数据增强方法,并提供了一些常用的深度学习网络结构和评估工具。
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