企业官网建设流程全解析

之前在 Linux 环境下部署过 nnUnet，现在由于项目需要，在 Windows 下也部署试试。

相关阅读：【图像分割】nnUnetV1与V2的Linux部署与应用命令

1、部署

（1）创建环境：

为了避免冲突，创建一个名为 nnunet_clean 新环境，给 nnunet 一个温暖的家；

打开Anaconda Prompt，输入下面的命令：

conda create-n nnunet_clean python=3.10-y

如图所示：

创建完成后查看：

conda envlist

（2）激活环境：

conda activate nnunet_clean

（3）安装 pytorch：

pip install torch torchvision torchaudio--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

（4）安装 nnUNet：

pip install nnunetv2

（5）安装查看：

nnUNetv2_plan_and_preprocess-h

显示如下即表明安装成功：

（6）配置路径：

win+R，cmd，输入以下命令：

setx nnUNet_raw"E:\nnunet_root\nnUNet_raw"setx nnUNet_preprocessed"E:\nnunet_root\nnUNet_preprocessed"setx nnUNet_results"E:\nnunet_root\nnUNet_results"

如图所示：

对应路径创建文件夹如下：

2、应用

（1）测试数据集准备：

下载地址：Task04_Hippocampus

将数据集放在nnUNet_raw文件夹中，修改文件夹名字为：Dataset004_Hippocampus

整理成 nnunet 的数据格式，在E:\nnunet_root\nnUNet_raw\Dataset004_Hippocampus\imagesTr路径下下打开PowerShell，输入命令：

Get-ChildItem-File|Where-Object{$_.Name-match'\.nii\.gz$'}|Rename-Item-NewName{$_.Name-replace'\.nii\.gz$','_0000.nii.gz'}

如图所示：

修改完成后的文件显示如下，同理处理 imageTs：

修改 dataset.json 文件，增加如下的信息：

"channel_names":{"0":"MRI"},"file_ending":".nii.gz",

修改 labels 的信息如下：

"labels":{"background":0,"Anterior":1,"Posterior":2},

修改好的 json 文件显示如下：

（2）数据预处理：

nnUNetv2_plan_and_preprocess-d004--verify_dataset_integrity

预处理成功：

预处理完成后，会在nnUNet_preprocessed文件夹中生成一个 Dataset004_Hippocampus 同名文件夹，里面包含以下内容：

（3）模型训练与测试：

nnUNetv2_train0042d0

nnUNetv2_predict-i INPUT_FOLDER-o OUTPUT_FOLDER-d004-c 2d--save_probabilities

运行成功显示：

其他相关命令与 Linux 下一致，可参考：【图像分割】nnUnetV1与V2的Linux部署与应用命令

（4）epoch 修改：

在下面路径的nnUNetTrainer.py文件中，修改self.num_epochs

C:/Users/qijin/.conda/envs/nnunet_clean/Lib/site-packages/nnunetv2/training/nnUNetTrainer/

如图所示：

现在在 Linux 和 Windows 都可以用啦！( •̀ ω •́ )✧