nnunetv2实战步骤

c_daofeng

已于 2023-12-10 13:14:52 修改

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文章标签： nnunet

于 2023-10-15 16:18:41 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_daofeng/article/details/133843986

本文介绍了如何在Linux系统下协作研究nnUNetV2版本的代码，包括下载源码、配置环境（如CUDA11.7和PyTorch2.0）、数据集转换、实验规划、预处理、网络训练及预测的详细步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

希望找一些小伙伴，共同研究nnunetv2版代码，有意者请私聊。！！！！！！

以下实操步骤请在linux系统下操作，bilibili相关地址：【nnunetV2实操分享和代码精读倡议】https://www.bilibili.com/video/BV1Xw411z7E7?vd_source=a4bd8a5276d0156f1f19e2e9eb9d9519

1、下载源码：https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet和数据集

2、配置环境
注意：cuda版本：11.7 torch版本>=2.0

3、修改框架路径

D:\Codes\python\nnUNet-master\nnunetv2\path.py

base = r'D:\Codes\python\nnUNet-master\DATASET\nnUNet_raw'
preprocessing_output_dir = r'D:\Codes\python\nnUNet-master\DATASET\nnUNet_preprocessed'
network_training_output_dir_base = r'D:\Codes\python\nnUNet-master\DATASET\nnUNet_result'

3、制作数据集--将nnunetv1版本的dataset格式转换为nnunetv2版本所需要的格式

cd D:\Codes\python\nnUNet-master\nnunetv2\dataset_conversion

python convert_raw_dataset_from_old_nnunet_format.py
D:\Codes\python\nnUNet-nnunetv1\DATASET\nnUNet_raw\nnUNet_raw_data\Task08_HepaticVessel
Dataset008_HepaticVessel

4、检查数据集

cd D:\Codes\python\nnUNet-master\nnunetv2\experiment_planning\

修改代码：
import sys
sys.path.append(r'D:\Codes\python\nnUNet-master')

修改：example_folder = join(nnUNet_raw, 'Dataset008_HepaticVessel')

执行命令：python verify_dataset_integrity.py

5、预处理

cd D:\Codes\python\nnUNet-master\nnunetv2\experiment_planning\

修改代码：
import sys
sys.path.append(r'D:\Codes\python\nnUNet-master')

修改：np = {default_np[c] if c in default_np.keys() else 4 for c in args.c} ===> np = [default_np[c] if c in default_np.keys() else 4 for c in args.c]

执行命令：python plan_and_preprocess_entrypoints.py -d 8 ---> 生成相关文件

6、训练网络

cd D:\Codes\python\nnUNet-master\nnunetv2\run\
修改代码：
import sys
sys.path.append(r'D:\Codes\python\nnUNet-master')

执行命令：python run_training.py Dataset008_HepaticVessel 3d_lowres 4 ---> 生成相关文件

7、预测

cd D:\Codes\python\nnUNet-master\nnunetv2\inference\
修改代码：
import sys
sys.path.append(r'D:\Codes\python\nnUNet-master')

修改：Dataset003_Liver
use_folds=(0, ), ----> use_folds=(4, ),

执行命令：python predict_from_raw_data.py ---> 生成相关文件