问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ....在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...训练：在这里，我将编写一些代码来训练网络。我对这里的验证不太感兴趣，所以让我们稍后观察训练损失和测试损失。 也不关心标签，在这种情况下，只是图像可以从train_loader获取。
今天将给大家分享医学图像读取，包括dicom图像和非dicom图像，图像的存储以及修改图像信息后产生的变化结果，最后再介绍如何将SimpleITK的图像数据与Numpy的数据进行互相转换。...可以看到修改direction后图像的发生了旋转。在实际使用时要小心使用，不能随便修改。我们直接使用默认图像的direction方向信息即可，无需额外做处理操作。...6、SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据 我们用函数GetArrayFromImage（）函数，可以将sitk的图像矩阵转换成我们熟悉的numpy格式的多维矩阵，也就跟常规的RGB图像一样的矩阵形式...) 7、Numpy矩阵数据转成SimpleITK图像数据 我们用函数GetImageFromArray（）函数，可以将numpy格式的多维矩阵转换成sitk的图像格式，当然了前面也说到过sitk图像不仅仅有像素信息...，还有origin，spacing和direction的信息，所以这里我们需要对该sitk图像对象的这些信息进行显示的赋值处理才可以，通过SetOrigin（），SetSpacing（），SetDirection
文章目录 前言 HDF与h5 简介 数据组织方式 HDFView 下载与安装 在WIN10系统安装后打开出现黑框闪退的解决方法 python对h5文件的操作 批量制作h5文件 h5文件的提取，另存为nii...dataset ：类似数组组织形式的数据集合，像 numpy 数组一样工作，一个dataset即一个numpy.ndarray。具体的dataset可以是图像、表格，甚至是pdf文件和excel。...比如，我的电脑是64位Windows系统，我下载了HDFView-3.1.2-win10_64-vs16.zip 这个文件，下载后解压，双击.exe文件按步骤安装（依次点击下一步即可，可以自定义安装目录...，需要注意的是安装目录不能是中文，后面使用过程中会报错）。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
从医学血管造影图像评估CoW的解剖结构和血管成分仍然是一项专家任务且耗时。此外，CoW自然有许多解剖学变体。据估计，我们人口中只有大约一半拥有完整的CoW。CoW的解剖结构因人而异也不例外。...这些数据是在苏黎世大学医院 (USZ) 按照 MRA 和 CTA 标准程序进行例行检查期间获得的。...对于 CTA，体素大小在 XY 维度上的范围从大约 0.34 到 0.53 毫米，在 Z 维度上的范围从大约 0.62 到 0.75 毫米。...任务是在 MRA 或 CTA 中分割 CoW 血管（任务 1）和 CoW 区域（任务 2）上的解剖结构。...1、在window下先安装docker安装程序，如果出现安装错误可以网上找一下解决方法，一般是安装补丁即可解决。
通过这种转换，Numba可以使用Python编写的数值算法达到C代码的速度。 您也不需要对Python代码做任何花哨的操作。...100000个数字是需要排序的相当多的数字，特别是当我们的排序算法的平均复杂度为O（n²）时。在我的i7–8700K电脑上，对所有这些数字进行排序平均需要3.0104秒！ ?...加速Numpy操作 Numba的另一个亮点是加快了对Numpy的操作。这次，我们将把3个相当大的数组加在一起，大约是一个典型图像的大小，然后使用numpy.square()函数对它们进行平方。...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.001196秒——大约是2倍的加速。添加一行代码也不错! 它总是这么快吗？
在前面分享的医学图像处理案例中，给出了很多具体案例，但有些读者还是渴望可以深入分享案例代码详解。那么今天我将从骨骼分割，气管分割，肺组织分割，血管分割这四个具体案例来详细讲解如何来实现。...1.2、 首先采用形态学开操作，将骨骼和心脏和主动脉连接的部分断开，然后再取最大连通域可以得到粗略的心脏和主动脉图像。 ? 1.3、 再将步骤1.1的结果与步骤1.2的结果相减。 ?...1.4、 对步骤1.3的结果求取最大连通域得到骨骼Mask区域。 ? 1.5、将得到的Mask图像与原始图像进行逻辑与操作得到最后的气管分割结果图像。 ?...2.2、 将得到的Mask图像与原始图像进行逻辑与操作得到最后的气管分割结果图像。 ?...3.9、将得到的Mask图像与原始图像进行逻辑与操作得到最后的肺部分割结果图像。 ?
NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础包之一，但它仅与 CPU 兼容。JAX 提供了 NumPy 的实现（具有几乎相同的 API），可以非常轻松地在 GPU 和 TPU 上运行。...我们以向量矩阵乘法为例，如下为非并行向量矩阵乘法： 使用 JAX，我们可以轻松地将这些计算分布在 4 个 TPU 上，只需将操作包装在 pmap() 中即可。...TPU 计算）在这种情况下，我们可以看到 JAX 比 NumPy 快了惊人的 13 倍，如果我们同时在 TPU 上 JIT 函数和计算，我们会发现 JAX 比 NumPy 快 80 倍。...此外，通过 Python 控制流进行 JIT 处理存在一些限制，因此在编写函数时须牢记这一点。 2022 年了，我该用 JAX 吗？ 很遗憾，这个问题的答案还是「视情况而定」。...在某些情况下，NumPy 实际上可能比 JAX 更快，尤其是对于小型程序而言，这是因为 JAX 引入了开销； JAX 与 Windows 不兼容。目前在 Windows 上不支持 JAX。
在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。...今天就让我来介绍一下Python语言下支持的DICOM模块，以及如何完成基本DICOM信息分析和处理的编程方法。...作为一个纯Python包，Pydicom可以在Python解释器下任何平台运行，除了必须预先安装Numpy模块外，几乎无需其它任何配置要求。...OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。...，可以根据不同的原始DICOM图像的窗位和窗宽来进行动态调整，以达到最佳的识别效果。
这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...所以在这种情况下，将坚持使用np.where()！ 一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算（确保你的列已经转换为datetime对象）。这是一个计算周数的函数。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！
之所以 tensor 会不连续，是为了能够共享内存，更高效的内存利用（其实只要 PyTorch 在设计的时候把所有的不连续操作都返回一个连续的 tensor 即可解决这个问题，但是不值得，大多数不连续的...tensor 都会进行一个 reduce 操作，然后就变成了连续的了）。...numpy 那么多函数，PyTorch 不可能都支持，即使不支持，也可以在 numpy 中实现，然后转成 tensor，毕竟 numpy 和 tensor 之间的转换极其高效快速（他们共享内存）....用 TensorFlow 我能找到很多别人的代码 用 PyTorch 我能轻松实现自己的想法 ? 而且 github 上很多 tensorflow 的代码也不能跑了不是吗？...随着同学的更新 TF，我眼睁睁看的我的 TF 代码从运行正常，到警告，到报错 PyTorch 实现的项目在 github 上也有很多，不是吗？
今天将分享纤维化肺病的气道树分割和基于定量 CT成像生物标志物的死亡率预测docker部署完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。...尽管尚未建立进行性纤维化肺病的正式定义和评估标准，但一年时间的用力肺活量 (FVC) 下降是疾病进展监测的常用测量指标。然而，FVC的直接测量对实验室敏感，增加了跨国界临床研究的难度。...1、在window下先安装docker安装程序，如果出现安装错误可以网上找一下解决方法，一般是安装补丁即可解决。...下只支持cpu版pytorch模型运行，gpu版pytorch模型运行，需要结合docker和NvidiaDocker（是一个Docker和NVIDIA驱动程序之间的桥梁，可以在Docker容器中访问GPU...资源）一起使用，https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker，目前只能在linux系统下使用。
今天将介绍使用小波变换来对多模态医学图像进行融合。...1、基于小波变换的图像融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...在每一分解层上，图像均被分解为LL，LH，HH和HL四个频带，下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...python版本中需要用到PyWavelets库，可以使用下面命令来安装，具体可以见原文链接。
它为经典的应用程序提供特殊的操作和功能、模型的实现、教程(如本文中所使用的)和代码示例。...我们可以随时使用深度学习库进行生物医学成像吗？为什么要创建DLTK？ 创建DLTK的主要原因是为该这个领域提供开箱即用的专业工具。...许多深度学习库向开发人员展示了底层操作（例如张量乘法等），许多高级的专业操作在体积图像上的使用都是缺失的（例如，可区分的3D上采样层等），并且由于图像的额外空间维度，我们可能会遇到内存问题（例如，存储1...但是，由于大多数图像都描绘了物理空间，我们需要从该物理空间转换为常见的三维像素空间： 如果所有图像都以相同的方式定位（有时我们需要配准以对图像进行空间标准化），我们可以计算从物理空间到三维像素空间的缩放变换...为了避免它，我们使用以下两种方法达成类平衡： 通过采样进行类平衡：在此，我们的目标是在采样期间校正所见实例的频率。
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 前言 PyTorch 建立在张量之上，PyTorch 张量是一个 n 维数组，类似于 NumPy 数组。...CPU 上，PyTorch 张量可以在使用 GPU 来加速计算。...这是张量与 NumPy 数组相比的主要优势。为了利用这一优势，我们需要将张量移动到 CUDA 设备上，我们可以使用 to() 方法将张量移动到其它可用设备上。 1....然后，我们将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，然后进行相反的转换操作。同时，我们还介绍了如何使用 type() 方法更改张量数据类型。...然后，我们向学习了如何使用 to() 方法将张量在 CPU 和 CUDA 设备之间移动；如果创建张量时不指定设备，则张量将默认创建在 CPU 设备上。
浏览 pyarrow 支持的数据类型和 numpy 数据类型之间的等效性实际上可能是一个很好的练习，以便您学习如何利用它们。 现在也可以在索引中保存更多的 numpy 数值类型。...在 pandas 2.0 中，我们可以利用 dtype = 'numpy_nullable'，其中缺失值是在没有任何 dtype 更改的情况下考虑的，因此我们可以保留原始数据类型（在本例中为 int64...”，pandas 2.0可以在不更改原始数据类型的情况下处理缺失值。...此外，我们可以进一步调查对数据进行的分析类型：对于某些操作，1.5.2 和 2.0 版本之间的差异似乎可以忽略不计。...在Medium上，我写了关于以数据为中心的人工智能和数据质量的文章，教育数据科学和机器学习社区如何从不完美的数据转向智能数据。
然而，有人还对存在疑惑：不同框架之间的API有没有差异？整个迁移过程如何操作，步骤复杂吗？迁移后如何保证精度的损失在可接受的范围内？...这是一段非常简单的代码，如果我们想把这段代码变成飞桨的代码，有人可能会认为非常麻烦，每一个实现的API还要一一去找对应的实现方式，但是这里，我可以告诉大家，不！用！这！么！麻！烦！...在代码层面，每一个tensor值在graph上都是一个op，当我们将train数据分成一个个minibatch然后传入网络进行训练时，每一个minibatch都将是一个op，这样的话，一副graph上的...预测结果差异 加载转换后的飞桨模型，并进行预测 上一步转换后的模型目录命名为“paddle_model”,在这里我们通过ml.ModelLoader把模型加载进来，注意转换后的飞桨模型的输出格式由NHWC...但是在实际生产过程中这么操作是很麻烦的，甚至还要进行二次开发。 如果有新的框架能轻松转换模型，迅速运行调试，迭代出结果，何乐而不为呢？
加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...但这里我的电脑配置就差多了，i5-4210M 的笔记本电脑，并且已经使用了接近 4 年，所以我跑的结果是，平均耗时为 22.84s。...vectorize 装饰器，它有两个数参数，第一个参数是指定需要进行操作的 numpy 数组的数据类型，这是必须添加的，因为 numba 需要将代码转换为最佳版本的机器代码，以便提升速度； 第二个参数是...小结 numba 在以下情况下可以更好发挥它提升速度的作用： Python 代码运行速度慢于 C代码的地方，典型的就是循环操作 在同个地方重复使用同个操作的情况，比如对许多元素进行同个操作，即 numpy...，你还知道其他的技巧或者方法吗，可以留言分享一下！
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...NumPy 为每个矩阵赋予 dot() 方法，我们可以用它与其他矩阵执行点乘操作： ? 我在上图的右下角添加了矩阵维数，来强调这两个矩阵的临近边必须有相同的维数。你可以把上述运算视为： ?...在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。在机器学习应用中，经常会这样：某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下，NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。
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