训练Unet网络模型分割医学图象遇到的坑（待整理）
1.图片转npy
在将图片转成npy格式的时候，想查看矩阵是否有问题，刚开始时没有乘以255，用cv2.imwrite保存图片，打开后发现全部都是黑的，在查阅资料后发现自己当初对图片进行了归一化处理，也就是除以了255，导致图片的像素值都在0~1之间，所以保存图片时显示全黑。因此在保存时乘以255恢复到原来的像素值就可以了
print (imgs_mask_train[0][0])
min, max, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(imgs_mask_train[0][0])
print(imgs_mask_train[0][0].shape)
print("min: %.2f, max: %.2f"% (min, max))
print("min loc: ", minLoc)
print("max loc: ", maxLoc)
out = imgs_mask_train[0][0] * 255
cv2.imwrite('imgs_mask_train.jpg',out)
2.训练unet模型过后，保存test的预测图象，发现全黑
原因：损失函数使用的binary_crossentropy。这种loss函数将正样本和负样本均拿来计算loss值。
由于医学图像格式比较特殊。医学图像分割的例子中，正样本（目标、器官等）非常的少，仅仅占图像面积中极少的一部分，但是负样本（背景或者无关区域）面积非常大，因此刚开始训练的时候，负样本就已经使得loss变得非常小了，准确率非常高了。
解决方案方案是：选用Dice loss函数；这种loss（直观理解）约束的是正样本的准确率。
# unet模型损失函数
def dice_coef(y_true, y_pred):
y_true_f = K.flatten(y_true)
y_pred_f = K.flatten(y_pred)
intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f)
return (2. * intersection + 100) / (K.sum(y_true_f) + K.sum(y_pred_f) + 100)
# unet模型损失函数
def dice_coef_np(y_true, y_pred):
y_true_f = y_true.flatten()
y_pred_f = y_pred.flatten()
intersection = numpy.sum(y_true_f * y_pred_f)
return (2. * intersection + 100) / (numpy.sum(y_true_f) + numpy.sum(y_pred_f) + 100)
# unet模型损失函数
def dice_coef_loss(y_true, y_pred):
return -dice_coef(y_true, y_pred)
再在函数里定义loss函数处修改：
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=dice_loss, metrics = ['accuracy',sensitivity,ppv,dice_coef])
3.用同一个model训练不同数据集时越来越慢，最后报OOM错误
如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。
在调试程序的时候碰到这个问题，显卡内存不够，分析原因主要有两个个：
1， batch_size太大，内存不够。
2，显卡内存被别的程序占用没有退出，可以在后台查看占用线程并终止。
3.如果还不行再试试在jupyter的running里面把有些没用的文件关掉
4.或者在每个代码后面接clear_session()函数，显示的关闭TFGraph，再重启。
（ 不知道为啥我先试的这种结果没用，猜测是位置没放对，待学习）
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
K.clear_session()
tf.reset_default_graph()
4.keras训练历史记录的保存与读取
为了方便后期的作图，需要把训练过程记录下来
首先配置好神经网络以后，进行训练
history=model.fit(imgs_train, imgs_mask_train, batch_size=2, nb_epoch=20, verbose=1,validation_split=0.2, shuffle=True, callbacks=c_backs)
保存训练记录：
import pickle
with open('trainHistoryDict.txt', 'wb') as file_pi:
pickle.dump(history.history, file_pi)
读取训练记录：
with open('trainHistoryDict.txt','rb') as file_pi:
history=pickle.load(file_pi)
保存下来的txt查看是乱码也不要紧，画图的时候能够用就成
例如画箱线图：
