nnUnet代码分析一训练

nnUnet是做分割的一套完整代码，用在医学图像分析中较多，效果还很不错。

先看训练的代码 run_training.py

一般用法：nnUNet_train 2d nnUNetTrainerV2 TaskXXX_MYTASK FOLD --npz

2d代表2d Unet网络，nnUNetTrainerV2代表trainer，Task是任务id，

还有其他的参数。详见代码。

plans_file, output_folder_name, dataset_directory, batch_dice, stage, \

    trainer_class = get_default_configuration(network, task, network_trainer, plans_identifier)

根据网络、任务、trainer，计划生产一个trainer_class.

命令：nnUNet_train 2d  nnUNetTrainerV2 Task004_Hippocampus 1 --npz

输出结果如下：

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I am running the following nnUNet: 2d
My trainer class is:  <class 'nnunet.training.network_training.nnUNetTrainerV2.nnUNetTrainerV2'>
For that I will be using the following configuration:
num_classes:  2
modalities:  {0: 'MRI'}
use_mask_for_norm OrderedDict([(0, False)])
keep_only_large