Tensorflow入门教程——动手实现多GPU训练医学影像分割案例

在之前的Tensorflow入门教程(九)中我简单介绍了Tensorflow数据并行多GPU处理的思路,今天我将结合具体的例子来详细说一说如何去实现。

1、数据集下载

为了方便大家学习,我把预处理后的图像分享给大家,我用的图像是细胞分割图像,百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1T0hKE0uvWkDHnK-a8p1bGg 密码: g1u4。

2、数据准备

下载完后的数据,如图所示。大家不用担心,我已经将这些图像路径都写成csv格式。我们只需将这些数据放在D:\Data\目录下即可。将两个csv文件跟我们的训练脚本放在同一目录下。

3、设置参数并训练

我们只需设置batch_size 和num_gpus参数,例如我用两块GTX1080进行训练时,设置batch_size 为4,num_gpus=2。当设置完毕后,我们直接运行脚本训练。

为了方便大家更高效地学习,我将代码进行了整理并更新到Github上,地址:https://github.com/junqiangchen/MutiltGPU_Unet2d

如果大家觉得这个项目还不错,希望大家给个Star并Fork,可以让更多的人学习。如果有任何问题,随时给我留言我会及时回复的。

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