华为云实验-U_net

原创已于 2022-03-12 13:25:52 修改 · 336 阅读

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#华为云 #python #深度学习

于 2022-03-02 13:54:49 首次发布

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该博客记录了一次在华为云环境下，利用PyTorch 1.8和CUDA 10.2进行深度学习模型训练的过程。实验涉及数据集上传、模型训练、损失及评估指标展示，以及最终的预测结果，生成了对比图test_results.png。整个流程展示了从数据准备到模型应用的完整步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实验环境

华为云
pytorch 1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu 18.4
GPU:1*V100(32GB)|CPU:8核 64GB

实验步骤

1、数据集、代码等的上传

import moxing as mox
dataset_url = "obs://wkkk/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_segmentation/unet/"
mox.file.copy_parallel(dataset_url,"./")

2、训练模型
在终端输入：

>cd work
>ls
>python train.py

3、训练结果
生成文件results20220302-133202.txt

[epoch: 199]
train_loss: 0.3271
lr: 0.000000
dice coefficient: 0.813
global correct: 95.3
average row correct: ['97.3', '81.4']
IoU: ['94.7', '68.6']
mean IoU: 81.7