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上级 05d2ef83
# 动态图执行 # 动态图执行
## 数据集设置
```
data_dir='data/path'
train_list='train/list/path'
val_list='val/list/path'
test_list='test/list/path'
num_classes=number/of/dataset/classes
```
## 训练 ## 训练
``` ```
python3 train.py --model_name UNet \ python3 train.py --model_name UNet \
--data_dir $data_dir \ --dataset OpticDiscSeg \
--train_list $train_list \
--val_list $val_list \
--num_classes $num_classes \
--input_size 192 192 \ --input_size 192 192 \
--num_epochs 4 \ --num_epochs 10 \
--save_interval_epochs 1 \ --save_interval_epochs 1 \
--do_eval \
--save_dir output --save_dir output
``` ```
## 评估 ## 评估
``` ```
python3 val.py --model_name UNet \ python3 val.py --model_name UNet \
--data_dir $data_dir \ --dataset OpticDiscSeg \
--val_list $val_list \
--num_classes $num_classes \
--input_size 192 192 \ --input_size 192 192 \
--model_dir output/epoch_1 --model_dir output/best_model
``` ```
## 预测 ## 预测
``` ```
python3 infer.py --model_name UNet \ python3 infer.py --model_name UNet \
--data_dir $data_dir \ --dataset OpticDiscSeg \
--test_list $test_list \ --model_dir output/best_model \
--num_classes $num_classes \ --input_size 192 192
--input_size 192 192 \
--model_dir output/epoch_1
``` ```
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