[深度学习] TensorFlow上实现Unet网络

TensorFlowUnet安装与使用

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#Unet #深度学习 #TensorFlow #代码实现

于 2018-10-11 20:38:49 首次发布

代码取自于 https://github.com/jakeret/tf_unet
TensorFlow Unet文档 https://tf-unet.readthedocs.io/en/latest/installation.html

TensorFlow Unet安装

确保Tensorflow已安装，如果没有，请参考Tensorflow安装说明 link

克隆github工程 git clone https://github.com/jakeret/tf_unet.git
安装package
- $ cd tf_unet
- $ pip install -r requirements.txt
- $ python setup.py install --user

Package使用

在其他工程中使用Tensorflow Unet的一个例子

from tf_unet import unet, util, image_util

#preparing data loading
data_provider = image_util.ImageDataProvider("fishes/train/*.tif")

#setup & training
net = unet.Unet(layers=3, features_root=64, channels=1, n_class=2)
trainer = unet.Trainer(net)
path = trainer.train(data_provider, output_path, training_iters=32, epochs=100)

#verification
...
prediction = net.predict(path, data)
unet.error_rate(prediction, util.crop_to_shape(label, prediction.shape))

img = util.combine_img_prediction(data, label, prediction)
util.save_image(img, "prediction.jpg")

可以利用Tensorboard跟踪学习的进度。tf_unet输出相关指标信息。
在这里插入图片描述

tf_unet Package的几个模块（链接有api和source，不再赘述）

unet模块：link
image_util模块：link
image_util模块：link
layers模块：link

工程自带示例程序（都已经亲测）

都是Jupyter notebooks，方便学习

Toy问题 link

建议使用1.5.0以上版本tensorflow，本人在测试这个代码的时候遇到报错AttributeError: 'module' object has no attribute 'softmax_cross_entropy_with_logits_v2'，查了之后，发现1.4版本以下没有这个function，如果没有条件安装1.5.0以上，可git checkout 0.1.0切换至0.1.0版本

from __future__ import division, print_function
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
plt.rcParams['image.cmap']