安装docker工具与使用

docker安装

要采用国内源:

https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/ 
https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu

  1. 删除旧版本docker
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
  1. 更新apt包索引,输入一下命令:apt update
  2. 安装apt依赖包,用于通过HTTPS来获取仓库
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
  1. 添加Docker的官方GPG密钥:
curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
  1. 使用以下指令设置稳定版仓库
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/ $(lsb_release -cs) stable"

或者

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu  $(lsb_release -cs) stable"
  1. 更新源:sudo apt-get update
  2. 安装最新版本的Docker Engine-Community和containerd:
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

运行Docker服务

  1. 配置docker服务开机自启:systemctl enable docker

  2. 启动docker服务: systemctl start docker

3.停止docker服务: systemctl stop docker

docker hub 源 加速,国外的用不了

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors":[
           "https://ox288s4f.mirror.aliyuncs.com",
           "https://registry.docker-cn.com",
           "http://hub-mirror.c.163.com",
           "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
               "https://registry.docker-cn.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://hub-mirror.c.163.com",
    "https://hub.uuuadc.top",
    "https://docker.anyhub.us.kg",
    "https://dockerhub.jobcher.com",
    "https://dockerhub.icu",
    "https://docker.ckyl.me",
    "https://docker.awsl9527.cn",
    "https://mirror.baidubce.com"
  ],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {"max-size":"100m", "max-file":"3"},
  "data-root":"/data/docker"
}
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

<think>好的,我现在需要帮助用户了解或使用肆十二的UNet。根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]和[3],我了解到肆十二之前做过医学图像分割的教程,但遇到数据集复杂时效果不佳,可能是因为使用了单通道输入和未使用预训练模型。现在用户想了解安装配置代码实现的问题。 首先,我应该先整理安装步骤,因为引用[3]提到了使用conda创建虚拟环境并安装依赖。需要详细说明环境配置,包括Python版本、PyTorch和必要的库。然后,代码结构部分可能需要参考引用[2]提到的改进,比如使用预训练模型和多通道输入,所以需要解释模型结构的变化。数据准备部分需要指导用户如何组织数据集,特别是处理复杂数据时的注意事项,比如多通道图像。训练和测试步骤也要详细,可能包括命令行示例,让用户能够直接复制使用。常见问题解答部分,根据引用[2]中的问题,比如输出全黑的情况,需要给出解决方案,比如调整损失函数或使用预训练权重。 接下来,生成的相关问题应该围绕用户可能遇到的后续疑问,比如环境配置问题、多通道数据处理、预训练模型应用以及结果优化等。这样用户可以根据自己的需求进一步查找信息。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且引用正确的来源。同时,所有数学公式和代码块要符合LaTeX格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用三重引号包裹并注明语言。最后,检查是否符合中文回答的要求,以及是否自然地添加了引用标识。</think># 肆十二UNet使用教程与代码实现 ## 一、环境配置 1. 创建conda虚拟环境(Python3.8.5): ```bash conda create -n unetpp python==3.8.5 # 引用[3] conda activate unetpp ``` 2. 安装核心依赖库: ```bash pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 pip install opencv-python albumentations matplotlib ``` 3. 项目结构说明: ``` unet-project/ ├── data/ # 数据目录(需包含train/val/test子目录) ├── models/ # 改进后的UNet模型代码 ├── utils/ # 数据加载器、损失函数等工具类 ├── train.py # 训练脚本 └── predict.py # 预测脚本 ``` ## 二、代码实现改进要点 1. **多通道输入支持**(相比原UNet的改进): ```python class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) ``` 2. **预训练模型集成**(提升模型性能的关键): ```python from torchvision.models import resnet34 class UNetWithResNet(nn.Module): def __init__(self, n_classes=1): super().__init__() # 使用ResNet34预训练特征提取器 self.base_model = resnet34(pretrained=True) # 引用[2] self.decoder = ... # 自定义解码器结构 ``` ## 三、数据准备规范 1. 数据集目录结构(以医学图像为例): ``` data/ ├── train/ │ ├── images/ # 原始CT/MRI图像(支持.png/.jpg) │ └── masks/ # 对应的标注图像 ├── val/ └── test/ ``` 2. 数据增强配置示例: ```python import albumentations as A train_transform = A.Compose([ A.RandomRotate90(p=0.5), A.GaussNoise(p=0.2), A.RandomBrightnessContrast(p=0.3), A.Resize(256, 256) ]) ``` ## 四、训练与预测 1. 启动训练命令: ```bash python train.py --epochs 100 --batch-size 16 --lr 1e-4 --pretrain ``` 2. 预测脚本使用示例: ```python from predict import Segmentor segmentor = Segmentor("best_model.pth") result_mask = segmentor.predict("patient_001.png") ``` ## 五、常见问题解决 1. **输出全黑问题**:建议检查以下配置项: - 损失函数调整为DiceLoss + BCE组合损失 - 确认输入图像归一化处理(建议使用医学图像专用归一化方法) - 尝试加载预训练权重(使用--pretrain参数)[^2] 2. **显存不足处理**: ```python # 修改train.py中的配置 train_cfg = { 'batch_size': 8, # 减小batch size 'accumulation_steps':2 # 梯度累积 } ```
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