【技术分享】跑通Pytorch-UNet

文章目录

• • 下载代码
  • 配置环境
  • 准备数据集
  • 开始训练

下载代码

进入链接下载解压代码仓库。

解压出来应该是下面这样的：

配置环境

anaconda的安装步骤见另一篇文章：【分享】Windows10下安装深度学习常用软件教程分享

CUDA和cudnn的安装步骤见另一篇文章：【分享】Windows10下安装Nvidia显卡驱动及cuda和cudnn

这里我使用的版本是：CUDA11.2、cudnn8.2.0

使用anaconda创建虚拟环境，详细命令使用可参考另一篇文章：【分享】anaconda中创建虚拟环境常用指令

git的安装步骤见另一篇文章：【技术分享】Windows10下安装Git

conda create -n UNet python=3.8

conda activate UNet

输入命令开始安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

conda install -c conda-forge wandb

conda install tqdm

conda install matplotlib

准备数据集

使用Git运行scripts/download_data.sh脚本

输入kaggle用户名和API

即可开始下载kaggle数据集

如果data文件夹是空的，就将目录下的train_hq和train_masks文件夹下的图片和标签拷贝至data目录下

开始训练

python train.py --amp