参考文章：pytorch复现U-Net 及常见问题汇总（2021.11.14亲测可行）_奶盖芒果的博客-CSDN博客_pytorch 无法复现

1.安装过程

1.1 github代码

代码网址：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet

1.2 环境配置

requirements:
matplotlib
numpy
Pillow
torch
torchvision
tqdm
wandb

requirements中未包含具体版本信息，笔者亲测torch11.3 + python3.6可用

1.3 网络数据集验证模型可用

1.3.1 数据集地址

kaggle:Carvana Image Masking Challenge | Kaggle

数据集内容，这里我们下载tran.zip及train_masks.zip文件即可

下载完毕后，数据样式如下：

 注意：蒙版图片格式为.gif文件，如果为jpg、png蒙版训练会出错，笔者会在错误总结中具体介绍

1.3.2 网络数据集训练

打开train.py文件，修改数据集路径

如果采用conda环境，在命令行执行命令如下：

conda activate u-net # u-net执行环境名
cd E:\u-net\Pytorch-UNet-master # u-net网络文件夹
python train.py

一切顺利的话，可以看到如下界面：

 1.3.3 网络数据集预测

将程序目录中checkpoint文件夹下需要模型文件复制到predict.py文件所在目录

(1)修改predict.py中模型文件名称

或者执行命令时添加-m，后接权重文件名称即可

例如:python predict.py -m checkpoint_epoch5.pth

(2)如果采用conda环境，在命令行执行命令如下：

conda activate u-net # u-net执行环境名
cd E:\u-net\Pytorch-UNet-master # u-net网络文件夹
python predict.py -i 541_36.png --vi -v # -i后为预测图像名称

运行结果如下：

 恭喜，代表环境配置成功，可以继续下一阶段了！

2.训练自己的数据集

2.1 数据集准备

(1)图片采用3通道RGB.png图像

通道数通过如下图查看

 笔者输入位深度为24位图像正确，输入位深度为32图像报错

(2)图像蒙版为.gif格式二值图

mask文件名称为对应图像名称+_mask，如图所示：

注意：如果采用.png格式或者.jpg格式二值图会报错，错误原因详见错误汇总

2.2 模型训练

2.2.1 predict文件修改

如1.3.2所述，修改相应地址名，epoches，batch_size，lr即可

因为笔者是二分类问题-背景+波，所以不需要修改classes

2.3 模型预测

如1.3.3所述，修改相应图片名即可

3.问题汇总

3.1 模型预测结果全黑

3.1.1 原因1：输入数据集负样本含量过多

 如图，笔者第一次训练时未剔除无效数据，导致预测结果全黑

解决方法：增加数据集中正样本数量即可

3.2 模型训练错误

3.2.1 原因1：

RuntimeError:CUDA error: device-side assert triggered

报错如上图所示

解决方法：

（1）类别不匹配，修改classes数量即可

（2）mask格式采用.png，.jpg格式，需要修改为.gif格式

因为.png格式二值图以数组形式读入结果为[0, 255]

 而.gif格式以数组形式读入结果为[0,1]

 笔者猜测是这个原因导致错误的发生