J'ai un problème à propos de la formation de la Pytorch modèles. J'essaie de former mon Pytorch modèle à l'aide des données dicom et nifti GT Toutefois, la taille le poids du fichier est ridiculement petite, parce que le modèle de la formation n'est pas exécutée normalement.
J'ai utilisé le modèle de réseau de Unet++
Je pense qu'il y a un problème avec le chargeur de données. Mais je ne peux pas fixe, il...
J'apprécierais si vous pouviez m'aider.
Raw image format de fichier dicom et GT format de l'image est nifti
dans mon dataloder
def __getitem__(self, index):
image_path = self.image_paths[index]
image_GT_path = image_path[:8]+'_'+image_path[8:12]+'.nii'
GT_path = self.GT_paths + image_GT_path
ds = dcmread(self.root+image_path)
image = ds.pixel_array.astype(np.float32)
image = torch.from_numpy(image.transpose(0,1)/255)
image = image.unsqueeze(0)
GT = nib.load(GT_path)
GT = GT.get_fdata(dtype=np.float32)
print(GT.shape)
GT = torch.from_numpy(GT.transpose(0,1))
GT = GT.unsqueeze(0)
return image, GT, image_path
et à la Train de Code est
for epoch in range(self.num_epochs):
self.unet.train(True)
epoch_loss = 0
for i, (images, GT,empty) in enumerate(tqdm(self.train_loader)):
# GT : Ground Truth
images = images.to(self.device)
GT = GT.to(self.device)
# SR : Segmentation Result
SR = self.unet(images)
SR_probs = torch.sigmoid(SR)
SR_flat = SR_probs.view(SR_probs.size(0),-1)
GT_flat = GT.view(GT.size(0),-1)
loss =self.criterion(SR_flat,GT_flat)
# self.criterion=DiceLoss() #BCE not use
# loss = self.criterion(GT,SR_probs)
epoch_loss += loss.item()
train_losses.append(loss.item())
# Backprop + optimize
self.reset_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()