step1: 一行命令数据预处理 使用命令:nnUNetv2_plan_and_preprocess 注意: v2 版本的命令,都是以nnUNetv2开头 nnUNetv2_plan_and_preprocess -h 可查看使用帮助 nnUNetv2_plan_and_preprocess -d 131(你的数据ID) --verify_dataset_integrity 数据预处理好后,会放在nnUNet_preprocessed>Datasetxxx_xxx里面 step...
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d 500 --verify_dataset_integrity -np 8 然后是训练,nnUNetv2_train 500 2d 0,其中500是数据集id,2d表示只使用2d Unet,0表示这是5折训练中的第0折,这个命令会生成以下文件夹 推理:本来是要训练1000轮才结束的,但是实际上几十轮左右,或者一两百轮就到头了,而且训练超级无...
Then I used nnUNetv2_plan_and_preprocess -d 220 --verify_dataset_integrity -c 2d 3d_fullres 3d_lowres and created to preprocess the data. Then I tried to run nnUNetv2_train 220 2d 0 or nnUNetv2_train 220 3d_lowres 0 but I always get this error: cannot access local variable 're...
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d DATASET_ID --verify_dataset_integrity WhereDATASET_IDis the dataset id (duh). We recommend--verify_dataset_integritywhenever it's the first time you run this command. This will check for some of the most common error sources!
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d 131(你的数据ID) --verify_dataset_integrity 1. 2. 数据预处理好后,会放在nnUNet_preprocessed>Datasetxxx_xxx里面 step2: 一行命令开始训练 使用nnUNetv2_train命令进行模型训练。命令的一般结构如下: nnUNetv2_train DATASET_NAME_OR_ID UNET_CONFIGURATION FOLD [其他选项,参...
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d TARGET_DATASET Step 2 从预训练数据集提取特征 nnUNetv2_extract_fingerprint -d PRETRAINING_DATASET 如果通过fingerprint_extractor.py运行时,需要修改dfe = DatasetFingerprintExtractor(2, 8)中的第一个参数(数据集ID) ...
#train_mode is 2d, 3d_fullres, 3d_lowres python plan_and_preprocess_entrypoints.py -d xxx -c train_mode 模型训练 #注意这三个参数有顺序 python run_training.py dataset_name_or_id train_mode fold 数据推理 请先修改predict_from_raw_data.py中的部分内容 需要根据实际修改的内容 python predict_...
@@ -173,7 +173,7 @@ def plan_and_preprocess_entry(): "DECREASE -np IF YOUR RAM FILLS UP TOO MUCH!. Default: 8 processes for 2d, 4 " "for 3d_fullres, 8 for 3d_lowres and 4 for everything else") parser.add_argument('--verbose', required=False, action='store_true', help=...