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RSS订阅原创 【深度学习模型】
特征图到特征向量的转换：通过全局池化、展平、全连接层等操作将多维特征图转换为固定长度的特征向量。卷积的作用：提取局部特征、减少参数量、学习层次化特征表示，并为特征向量转换提供高质量的输入。这两者共同构成了深度学习网络的核心，使得模型能够从原始数据中学习到有效的特征表示并完成复杂任务。特征向量到特征图的转换：通过全连接层 + 重塑、转置卷积、插值 + 卷积等方法将一维特征向量转换为多维特征图。卷积的作用：在转换过程中，卷积用于特征细化、空间模式学习、通道变换和参数共享。典型应用。
2025-02-24 20:11:20
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原创 【num_groups、 groups、init_filters以及归一化的选择】
num_groups用于定义组归一化时的组数，通常根据特征图的通道数进行设置，较大的num_groups有助于提高归一化的准确性。groups在卷积操作中用于指定如何将输入通道和输出通道进行分组，常见的应用如深度可分卷积。
2024-11-29 20:25:28
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原创 【nnUNet v2—修改网络】—AutoDL
中建立自己的网络模型，也可以复制别人的模型，在其基础上修改为自己的模型。复制一份，重新命名为自己的训练器。
2024-10-25 21:24:02
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原创 【读取TXT文件，并用Matplotlib画图】
Matplotlib直接加载字体不能识别，需要把字体Times New Roman添加到 Matplotlib 的字体管理器中。Matplotlib画图的默认字体是ejaVu Sans，现在需要将字体修改为Times New Roman。
2024-10-11 16:59:56
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原创 【Excel、RStudio计算T检测的具体操作步骤】
文件 -> 选项 -> 加载项 -> 转到 -> 选中”分析工具库“和”分析工具库-VBA“ -> 确定。数据 -> 数据分析 -> t-检验：双样本等方差假设 -> 确定。
2024-07-01 21:46:22
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原创 【训练时间（Training runtime）、参数量(Params)、计算量(FLOPs)】
输入input的批量(batch size)，批量的大小不会影响参数量，但是会影响计算量， 计算量是batch_size=1的倍数；图像的尺寸也会影响计算量；profile(MODEL, (input,))的 (input,)中必须加上逗号，否则会报错。
2024-05-13 17:08:58
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原创 【程序错误-梯度计算错误】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by
PyTorch默认会跟踪张量的操作历史，以便计算梯度，但是原地操作会破坏操作历史，导致无法计算梯度。在计算梯度的时候检查出某个Variable有被一个 inplace operation 修改。报错信息会更加具体提示是网络那部分梯度计算出现问题。
2024-04-29 22:47:28
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原创 【程序错误-显存不足】RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 4.00 GiB
使用更低精度的数据类型：将模型参数和激活值从32位浮点数（float32）转换为16位浮点数（float16），可以减少显存的使用。减少每次训练或推理时的批次大小，以降低显存的需求。较小的批次大小可能会增加训练时间，但可以减少显存压力。如果你使用的是大型模型，可以尝试减少模型的大小，以减少显存使用量。如果你有多个GPU可用，可以尝试使用多卡训练。这样可以将模型的不同部分分配到不同的GPU上，从而减少单个GPU上的显存需求。在报错的哪一行代码的上面，加上下面两行代码，释放无关的内存。
2024-04-29 22:19:32
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原创 【VS Code安装及远程服务器】（未完待续）
这个错误是由于 PowerShell 执行策略限制导致的。在 Windows 上，默认情况下，PowerShell 的执行策略是 Restricted，不允许运行脚本。为了解决这个问题，你可以选择修改 PowerShell 的执行策略或者使用其他方法激活虚拟环境。双击 Icon -> 输入地址格式如下：（找到你自己安装VS Code的Code.exe的路径）此操作在C盘或是D盘下执行都可以，我们的python是安装在D盘下的。打开注册表：win + R，然后输入regedit，确定；
2024-04-29 20:35:24
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原创 【复现代码——环境配置】-AutoDL
目前解决的问题是用 PyTorch 1.7.0，Pytorch 1.10.1 也可以。使用label=torch.argmax(label, dim=1) ，其中dim=1表示通道维度，亲测有效！以上的环境是必须要按照作者要求的安装，如果换其他的版本，就可能会出错。这里可选择conda安装，也可以pip安装，我一般选择pip 安装，conda 安装有时候不成功。安装PyTorch必须找到对应的cuda，所以先查看自己的服务器CUDA。以上，安装完代码需要的所有依赖，就可以训练或是测试了。
2024-04-23 22:45:33
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原创 【多卡运行】（未完待续）
在带有多GPU的机器上运行代码，只要在原始单GPU代码中模型定义完成后面，添加以下代码即可，这样会默认在所有的GPU上进行训练，特别注意：若banchsize=30，则在单GPU上是30个样本一组进行训练，在2个GPU上并行训练，则是每个GPU上15个样本，以此类推。所以可以考虑增加banchsize的值，即设置为30*GPU个数。
2024-04-22 10:24:31
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原创 【程序错误】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified。。。
PyTorch版本的问题。
2024-04-10 16:51:05
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原创 原发性肝癌诊疗知识
影像学检查是目前诊断微小肝癌和小肝癌的主要方法，临床上多采用超声、CT、MRI相结合的手段以提高检出率。其中，磁共振检查无辐射，对原发性肝癌的诊断更加精准，能够在早期对小肝癌进行诊断，提升患者的生存期和生活质量，因此具有重要的临床应用价值。此外，各影像手段的联合应用也是我们强调的一个重要维度，对患者进行精准的诊断，可以指导临床采取更合理科学的治疗方法。对于本次《原发性肝癌诊疗指南（2024版）》的更新亮点，影像组长曾蒙苏教授首先提到的是，磁共振检查对早期肝癌或小肝癌，甚至微小肝癌的重要性。
2024-04-08 22:12:18
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原创 【CT的操作流程】
例如，对于头部CT扫描，较小的扫描层厚和间隔可以提高图像的空间分辨率，对于肺部CT扫描，较大的扫描层厚和间隔可以减少辐射剂量。医生需要了解不同扫描参数的影响，并根据病情和部位选择合适的参数，以获得清晰、准确的CT影像。在解读CT影像时，医生应注意细节和对比。不同病变在CT影像上有其典型的表现特征，医生应学习各种病变在CT上的典型表现，如肿瘤的形态、边界、密度等，感染的炎症表现，出血的密度和分布等。合理使用辐射剂量是保证患者安全的重要因素，医生应根据患者的具体情况和临床需要，选择适当的扫描参数和辐射剂量。
2023-11-09 21:57:33
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原创 【半监督 Mean teachers】
对于同样的输入样本X，我们通过扩充变换、加入噪声等，然后得到输入 teacher、student 网络数据，这样由于加了噪声，所以teacher 和student 的输入有可能是不同的，这样训练出来的网络，同时也让网络具备抗噪声的能力，得到的精度更高。在网络最开始训练阶段，由于参数是随机初始化而来，其对于类别的分类肯定也是大部分不正确的，所以teacher 和student 输出标签不同比较正常，所以一开始的时侯a值得选择，不应该选择太大，应该。此外，还提出了一种先进的框架来逐步利用未标记的图像。
2023-10-07 17:14:21
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原创 【医学图像多分类分割步骤】（未完待续）
图像分类：应用于图像级分类，在全连接层后接softmax得到分类概率，常用CNN；图像分割：应用于像素级分类，softmax应用于特征通道方向，上采样后对每个像素进行像素级的分类，常用FCN等；目标检测（object detection）：给定一幅图像，只需要找到一类目标所在的矩形框；目标识别（object recognition）：将需要识别的目标，和数据库中的某个样例对应起来，完成识别功能。图片来源于一文读懂图像分类、目标定位、语义分割与实例分割的区别。
2023-10-05 10:34:59
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原创 【mmseg—关于mmcv安装问题】
我在加载原来模型的时候，发现mmcv包版本不对，让安装更高版本的，结果安装后，还是不对，显示如下错误。因为我安装的mmcv和mmcv-full都比较乱，也不对应。具体看下他俩的区别。刚开始我是没卸载，都是直接安装对应版本，但是安装后还是不对，出现错误（这个错误有人用方法。原因大概是我没有卸载干净，主要是每次只卸载mmcv或mmcv-full，后来参考。mmcv的版本既要看。
2023-06-30 15:29:05
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原创 【AutoDL】服务器配置、Xftp数据传输及PyCharm连接
Bash (GNU Bourne-Again Shell) 是许多Linux发行版的默认Shell，是Bourne shell的后继兼容版本与开放源代码版本，它的名称来自Bourne shell（sh）的一个双关语（Bourne again / born again）：Bourne-Again SHell。因此就可以将我们的程序放在screen的会话中执行，然后离开会话，等我们需要看日志时再恢复到这个会话中。之前的步骤都是无卡开机模式，而为了验证环境已经配置完成，需要关机，再直接开机，这次不是无卡开机。
2023-04-25 15:28:39
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原创 Ubuntu系统用户登陆陷入登陆循环—权限、.xsession-errors、内存不足问题
ubuntu18输入密码正确，但一直在登录界面循环进不去。
2023-03-15 17:01:14
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原创 Zotero-word中引用跳转到参考文献/建立超链接-引用格式(Xie et al 2021, Achanta et al 2012)
该方法根据标题将作者日期或数字样式引用链接到他们的参考文献条目。
2023-02-16 22:35:42
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空空如也
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