如何使用unet网络进行训练和预测

环境配置

git clone https://github.com/zhixuhao/unet.git
D:
cd D:\KerasProject\unet
conda create -n unet python=3.6
activate unet 
conda install tensorflow-gpu==1.12
conda install keras
pip install jupyter
pip install scikit-image

 

 

开始训练-使用pycharm

S1

Project地址是:

D:\KerasProject\unet

如何使用unet网络进行训练和预测_第1张图片

S2

使用pycharm打开

如何使用unet网络进行训练和预测_第2张图片

S3

修改路径

 

data/cta/test

修改成:

("data/CTANew/test")

注意,测试集里边的文件名要修改成

如何使用unet网络进行训练和预测_第3张图片

同时,还要把测试记得大小给修改成13张图片;
results = model.predict_generator(testGene,13,verbose=1)

S4

开始训练:

如何使用unet网络进行训练和预测_第4张图片

如何使用unet网络进行训练和预测_第5张图片

配置文件如下:

如何使用unet网络进行训练和预测_第6张图片

 

 

 

开始训练-使用jupyter-notebook

D:
cd D:\KerasProject\unet
activate unet
ipython notebook

 

你可能感兴趣的:(ML,Unet)