我想使用niftynet预训练的分割模型来分割自定义数据。我下载了预训练权重,并修改了model_dir路径以下载一个。
但是,当我运行
python3 net_segment.py train -c /home/Container_data/config/promise12_demo_train_config.ini
我得到了下面的错误。
Caused by op 'save/Assign_17', defined at:
File "net_segment.py", line 8, in <module>
sys.exit(m
ValueError raised 我一直在使用NiftyNet,它以前一直在工作,但最近我遇到了这个问题,它无法识别我认为的T1或T2图像?由于传递给T1的文件名列表列为空,因此引发了一个值错误,但从图片中可以看到,它可以识别16个主题,以前是8个主题 我还添加了它以前的图像。不同之处在于,现在我将图像分解为每个标签文件一个标签,而不是以前每个标签文件有10个标签:when it worked 我在配置文件中所做的唯一更改是: 1)将分割num_classes值从11更改为2;2)将path_to_search在T1、T2和Label部分中的位置更改为放置已编辑图像的位置
我正在使用来自 ()的代码来创建一个GAN。我正在尝试将它应用到一个新的领域,从他们在MNIST上的应用切换到3D大脑MRI图像。我的问题在于对GAN本身的定义。
例如,他们用于定义生成模型的代码(获取维度z_dim的噪声并从MNIST发行版生成图像,所以是28x28)是这样的,我的评论是基于我认为它的工作方式:
def generate(self, z):
# start with noise in compact space
assert z.shape[1] == self.z_dim
# Fully connected layer that for some