nnUNet 项目使用教程

nnUNet 项目使用教程

nnUNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nnUNet

1. 项目的目录结构及介绍

nnUNet 项目的目录结构如下：

nnUNet/
├── github/
│   └── workflows/
├── documentation/
├── nnunetv2/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── pyproject.toml
├── readme.md
└── setup.py

目录结构介绍

• github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
• documentation/: 包含项目的文档文件。
• nnunetv2/: 包含 nnUNet 的核心代码和实现。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• pyproject.toml: 项目的配置文件，用于定义项目的依赖和构建工具。
• readme.md: 项目的介绍和使用说明。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

nnUNet 项目的启动文件主要是 setup.py 和 nnunetv2 目录下的主程序文件。

setup.py

setup.py 是 Python 项目的标准安装脚本，用于定义项目的元数据和依赖项。通过运行 python setup.py install 可以安装 nnUNet 项目。

nnunetv2 目录

nnunetv2 目录下包含 nnUNet 的核心代码和实现。主要的启动文件包括：

• nnunetv2/train.py: 用于训练 nnUNet 模型的主程序文件。
• nnunetv2/predict.py: 用于预测和推理的主程序文件。

3. 项目的配置文件介绍

nnUNet 项目的配置文件主要包括 pyproject.toml 和 nnunetv2 目录下的配置文件。

pyproject.toml

pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件，用于定义项目的依赖和构建工具。它包含以下主要部分：

• [build-system]: 定义构建系统的要求。
• [project]: 定义项目的元数据，如名称、版本、作者等。
• [tool.poetry]: 定义项目的依赖项和开发依赖项。

nnunetv2 目录下的配置文件

nnunetv2 目录下包含多个配置文件，用于定义 nnUNet 的训练和推理参数。主要的配置文件包括：

• nnunetv2/config.py: 定义 nnUNet 的默认配置参数。
• nnunetv2/train_config.py: 定义训练过程中的配置参数。
• nnunetv2/predict_config.py: 定义预测和推理过程中的配置参数。

通过这些配置文件，用户可以自定义 nnUNet 的行为和参数，以适应不同的数据集和任务需求。

nnUNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nnUNet