Python 处理dat文件并画图

import numpy as np
import my_class
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
file = r"D:\lunwen\lunwenshuju\各种作业数据\H500.txt"
f = open(file, "r")
data = np.loadtxt(file, dtype=str,delimiter='\n')
lines = f.readlines()
dataset = []
for line in lines:
    data = line.strip("\n")
    data = data.split('\t')
    dataset.append(data)
dataset = np.array(dataset)
a = np.zeros(48)
i = 0
b = 0
while i < 48:
    a[i] = b
    i = i+1
    b = b+18
a = a.astype(int)  # 化为整数
dataset = np.delete(dataset, a, axis=0)
# 删除空格
# 建立一个37*17*48的三维数组
hgt = np.zeros((17, 37, 48))
# 将二维变成三维
for k in range(48):
    for i in range(17):
        c = dataset[i][0]
        c = c.replace(" ", "")
        w = 6
        for j in range(37):
            hgt[i, j, k] = float(c[w-6:w])
            w = w+6
<think>好的,我现在需要帮助用户了解或使用肆十二的UNet。根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]和[3],我了解到肆十二之前做过医学图像分割的教程,但遇到数据集复杂时效果不佳,可能是因为使用了单通道输入和未使用预训练模型。现在用户想了解安装配置代码实现的问题。 首先,我应该先整理安装步骤,因为引用[3]提到了使用conda创建虚拟环境并安装依赖。需要详细说明环境配置,包括Python版本、PyTorch和必要的库。然后,代码结构部分可能需要参考引用[2]提到的改进,比如使用预训练模型和多通道输入,所以需要解释模型结构的变化。数据准备部分需要指导用户如何组织数据集,特别是处理复杂数据时的注意事项,比如多通道图像。训练和测试步骤也要详细,可能包括命令行示例,让用户能够直接复制使用。常见问题解答部分,根据引用[2]中的问题,比如输出全黑的情况,需要给出解决方案,比如调整损失函数或使用预训练权重。 接下来,生成的相关问题应该围绕用户可能遇到的后续疑问,比如环境配置问题、多通道数据处理、预训练模型应用以及结果优化等。这样用户可以根据自己的需求进一步查找信息。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且引用正确的来源。同时,所有数学公式和代码块要符合LaTeX格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用三重引号包裹并注明语言。最后,检查是否符合中文回答的要求,以及是否自然地添加了引用标识。</think># 肆十二UNet使用教程与代码实现 ## 一、环境配置 1. 创建conda虚拟环境(Python3.8.5): ```bash conda create -n unetpp python==3.8.5 # 引用[3] conda activate unetpp ``` 2. 安装核心依赖库: ```bash pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 pip install opencv-python albumentations matplotlib ``` 3. 项目结构说明: ``` unet-project/ ├── data/ # 数据目录(需包含train/val/test子目录) ├── models/ # 改进后的UNet模型代码 ├── utils/ # 数据加载器、损失函数等工具类 ├── train.py # 训练脚本 └── predict.py # 预测脚本 ``` ## 二、代码实现改进要点 1. **多通道输入支持**(相比原UNet的改进): ```python class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) ``` 2. **预训练模型集成**(提升模型性能的关键): ```python from torchvision.models import resnet34 class UNetWithResNet(nn.Module): def __init__(self, n_classes=1): super().__init__() # 使用ResNet34预训练特征提取器 self.base_model = resnet34(pretrained=True) # 引用[2] self.decoder = ... # 自定义解码器结构 ``` ## 三、数据准备规范 1. 数据集目录结构(以医学图像为例): ``` data/ ├── train/ │ ├── images/ # 原始CT/MRI图像(支持.png/.jpg) │ └── masks/ # 对应的标注图像 ├── val/ └── test/ ``` 2. 数据增强配置示例: ```python import albumentations as A train_transform = A.Compose([ A.RandomRotate90(p=0.5), A.GaussNoise(p=0.2), A.RandomBrightnessContrast(p=0.3), A.Resize(256, 256) ]) ``` ## 四、训练与预测 1. 启动训练命令: ```bash python train.py --epochs 100 --batch-size 16 --lr 1e-4 --pretrain ``` 2. 预测脚本使用示例: ```python from predict import Segmentor segmentor = Segmentor("best_model.pth") result_mask = segmentor.predict("patient_001.png") ``` ## 五、常见问题解决 1. **输出全黑问题**:建议检查以下配置项: - 损失函数调整为DiceLoss + BCE组合损失 - 确认输入图像归一化处理(建议使用医学图像专用归一化方法) - 尝试加载预训练权重(使用--pretrain参数)[^2] 2. **显存不足处理**: ```python # 修改train.py中的配置 train_cfg = { 'batch_size': 8, # 减小batch size 'accumulation_steps':2 # 梯度累积 } ```
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