nnunet ubuntu
时间: 2025-04-17 12:46:40 浏览: 32
### 安装和配置环境
为了在Ubuntu上成功安装和使用nnUNet,需先设置好必要的软件环境。这包括Anaconda、PyTorch以及CUDA的支持[^2]。
#### Anaconda安装
通过Anaconda可以方便管理Python包及其依赖关系。下载并安装最新版本的Anaconda对于后续工作至关重要。打开终端执行如下命令来获取Anaconda脚本:
```bash
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
```
接着给予该文件可执行权限,并启动安装过程:
```bash
chmod +x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
```
按照提示完成安装流程即可。
#### PyTorch与CUDA支持
考虑到GPU加速的需求,在创建新的Conda环境中指定特定版本的PyTorch时应同时考虑兼容性的CUDA版本。这里推荐使用CUDA 10.1作为基础。可以通过以下指令建立名为`nnunet_env`的新环境,并激活它:
```bash
conda create --name nnunet_env python=3.7
conda activate nnunet_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch
```
### 安装nnUNet及相关工具
当上述准备工作完成后,便可以直接进入nnUNet本身的安装环节。首先克隆官方GitHub仓库到本地机器上:
```bash
git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git ~/nnUNet
cd ~/nnUNet
pip install -e .
```
此时已经完成了基本框架的部署,但仍缺少一些辅助程序用于处理数据集转换等问题。为此需要额外安装几个实用的小工具,比如将Decathlon格式的数据转化为适合nnUNet使用的结构化形式:
```bash
nnUNet_install_pretrained_model Task04_Hippocampus
nnUNet_plan_and_preprocess -t 4
```
如果想要自定义输入路径,则可以在命令后面附加参数-i指明源目录位置[^1]:
```bash
nnUNet_convert_decathlon_task -i /path/to/source/folder/
```
### 开始训练模型
一切准备就绪之后就可以着手于实际的任务——即利用个人收集好的医学影像资料来进行网络训练了。假设已经有了经过预处理后的数据存放在某个固定的位置,那么只需简单调用相应接口就能轻松发起一轮完整的实验周期:
```bash
nnUNet_train 3d_fullres Task04_HippocampusTrainerV2__nnUNetPlansv2.1 fold_X
```
其中X代表交叉验证中的某一分割编号;而其他部分则对应着具体的任务名称及所采用的训练策略等细节设定。
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