如何用jupyter notebook训练并保存Unet模型

以下是使用jupyter notebook训练并保存Unet模型的步骤：

1. 准备数据集

首先，需要准备好训练数据集和测试数据集。可以使用已有的数据集，也可以自己制作数据集。

2. 安装所需库

需要安装以下库：

- tensorflow
- keras
- matplotlib
- numpy

可以使用以下命令安装：

!pip install tensorflow keras matplotlib numpy

3. 定义Unet模型

使用Keras中的Sequential模型来定义Unet模型。可以使用以下代码定义Unet模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, UpSampling2D, concatenate

def unet():
    model = Sequential()

    # 编码器
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(256, 256, 3)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(Conv2D(1024, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(1024, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Dropout(0.5))

    # 解码器
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Dropout(0.5))

    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Dropout(0.5))

    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))

    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))

    model.add(Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid'))

    return model

4. 编译模型

使用以下代码编译模型：

model = unet()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

5. 训练模型

使用以下代码训练模型：

history = model.fit(train_images, train_masks, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(test_images, test_masks))

其中，train_images和train_masks是训练数据集的图像和标签，test_images和test_masks是测试数据集的图像和标签。batch_size是每次训练的图像数量，epochs是训练的轮数。

6. 保存模型

使用以下代码保存模型：

model.save('unet.h5')

其中，'unet.h5'是保存的模型文件名。

7. 加载模型

使用以下代码加载模型：

from keras.models import load_model

model = load_model('unet.h5')

8. 测试模型

使用以下代码测试模型：

test_image = test_images[0]
test_mask = test_masks[0]

pred_mask = model.predict(test_image.reshape(1, 256, 256, 3)).reshape(256, 256)

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(test_image)
plt.title('Test Image')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(test_mask)
plt.title('True Mask')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(pred_mask)
plt.title('Predicted Mask')
plt.show()

其中，test_image和test_mask是测试数据集中的一张图像和标签。使用模型预测图像的掩模，并将其可视化。