开源项目启动与配置教程：breast_density_classifier

开源项目启动与配置教程：breast_density_classifier

breast_density_classifier Breast density classification with deep convolutional neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/breast_density_classifier

1. 项目的目录结构及介绍

breast_density_classifier 项目是一个用于乳腺密度分类的开源项目，其目录结构如下：

• images/：包含用于模型测试的乳腺扫描图像样本。
• saved_models/：存储预训练好的模型文件。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用BSD-2-Clause协议。
• README.md：项目的说明文件，包含项目介绍、使用方法和相关参考文献。
• convert_model.py：将TensorFlow模型转换为PyTorch模型的脚本。
• density_model_tf.py：使用TensorFlow框架实现的乳腺密度分类模型。
• density_model_torch.py：使用PyTorch框架实现的乳腺密度分类模型。
• layers.py、layers_tf.py、layers_torch.py：分别为通用、TensorFlow和PyTorch的模型层实现。
• models.py、models_tf.py、models_torch.py：分别为通用、TensorFlow和PyTorch的模型结构实现。
• test_inference.py：用于测试模型推断的脚本。
• utils.py：包含项目所需的一些实用工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要有两个，分别是 density_model_tf.py 和 density_model_torch.py，这两个文件分别用于启动TensorFlow和PyTorch版本的乳腺密度分类模型。

density_model_tf.py

该文件包含以下功能：

• 加载预训练的TensorFlow模型。
• 读取乳腺图像样本。
• 使用模型进行乳腺密度分类预测。
• 打印预测结果。

启动命令示例：

python density_model_tf.py histogram

density_model_torch.py

该文件包含以下功能：

• 加载预训练的PyTorch模型。
• 读取乳腺图像样本。
• 使用模型进行乳腺密度分类预测。
• 打印预测结果。

启动命令示例：

python density_model_torch.py histogram

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件，但是启动脚本支持一些命令行参数来进行配置。

命令行参数

• --model-path：指定模型文件的路径。
• --device-type：指定使用CPU还是GPU进行计算。
• --gpu-number：指定使用的GPU编号（仅当使用GPU时有效）。
• --image-path：指定图像样本的路径。

启动时，可以通过命令行参数来修改这些配置，例如：

python density_model_tf.py cnn --device-type gpu --gpu-number 2

以上就是breast_density_classifier开源项目的启动和配置教程。希望对您有所帮助！

breast_density_classifier Breast density classification with deep convolutional neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/breast_density_classifier