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 python3.10-y如图所示创建完成后查看conda envlist2激活环境conda activate nnunet_clean3安装 pytorchpip install torch torchvision torchaudio--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1184安装 nnUNetpip install nnunetv25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winRcmd输入以下命令setx nnUNet_rawE:\nnunet_root\nnUNet_rawsetx nnUNet_preprocessedE:\nnunet_root\nnUNet_preprocessedsetx nnUNet_resultsE:\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_train0042d0nnUNetv2_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4epoch 修改在下面路径的nnUNetTrainer.py文件中修改self.num_epochsC:/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 •́ )✧