开源项目使用教程：乳腺癌分类器

开源项目使用教程：乳腺癌分类器

breast_cancer_classifier Deep Neural Networks Improve Radiologists' Performance in Breast Cancer Screening 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/breast_cancer_classifier

1. 项目目录结构及介绍

开源项目“乳腺癌分类器”的目录结构如下：

breast_cancer_classifier/
├── densenet/
├── models/
├── sample_data/
├── src/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── NOTICE
├── README.md
├── requirements.txt
├── run.sh
├── run_single.sh
├── run_single_tf.sh
├── sample_notebook.ipynb
└── using_tensorflow.md

• densenet/: 包含DenseNet模型的相关文件。
• models/: 存放预训练模型文件。
• sample_data/: 包含示例数据和数据列表文件。
• src/: 源代码目录，包含实现模型的Python脚本。
• .gitignore: 指定Git忽略的文件和目录。
• .gitmodules: 用于存储子模块的信息。
• LICENSE: 项目使用的许可证文件。
• NOTICE: 法律声明和通知文件。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• run.sh: 脚本文件，用于运行整个预测流程。
• run_single.sh: 脚本文件，用于对单个图像进行预测。
• run_single_tf.sh: 脚本文件，用于使用TensorFlow实现的单一图像模型进行预测。
• sample_notebook.ipynb: Jupyter笔记本示例，展示了如何使用分类器。
• using_tensorflow.md: 使用TensorFlow实现模型的相关说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为run.sh，它用于自动化运行整个预测流程。以下是run.sh脚本的主要内容：

#!/bin/bash
# 设置设备类型为GPU（默认）或CPU
DEVICE_TYPE="gpu"

# 根据设备类型导出环境变量
if [ $DEVICE_TYPE = "cpu" ]; then
    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
else
    export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"
fi

# 运行预测脚本
python src/predict.py

在使用前，用户可以根据自己的需要修改DEVICE_TYPE变量，选择使用CPU或GPU进行计算。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过requirements.txt文件进行，该文件列出了项目依赖的Python库：

PyTorch==0.4.1
torchvision==0.2.0
NumPy==1.14.3
SciPy==1.0.0
H5py==2.7.1
imageio==2.4.1
pandas==0.22.0
tqdm==4.19.8
opencv-python==3.4.2

用户需要确保这些库的相应版本已经安装在他们的Python环境中，可以通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

以上是开源项目“乳腺癌分类器”的基本使用教程。在使用前，请确保已经安装了所有必要的依赖，并按照项目说明正确配置环境。

breast_cancer_classifier Deep Neural Networks Improve Radiologists' Performance in Breast Cancer Screening 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/breast_cancer_classifier