如何在 NiftyNet 中训练数据答案

【问题标题】：How to train data in NiftyNet如何在 NiftyNet 中训练数据
【发布时间】：2019-06-14 17:40:30
【问题描述】：

我正在尝试使用 NiftyNet 和我自己的数据（CT 图像及其相应的标签）来训练一个网络。在使用类似的样本数据、我能找到的所有 NiftyNet 文档以及调整我自己的数据的参数之后不久，我设计了 Net 类。但我不断收到此错误：

“TypeError: init() 得到了一个意外的关键字参数 'w_initializer'”。

我已经尝试了我在 config.ini、Net 类等中能想到的所有更改。但我无法使其正常工作，也无法找到原因。任何人都可以帮助解决这个错误吗？或者也许分享一些指导方针，从一开始就训练我自己的网络，这样我至少可以尝试从零开始一个替代方案，看看我是否找到了出路？

训练命令：

! net_segment train -c /home/niftynet/extensions/dense_vnet_TC/config.ini --name dense_vnet_TC.net_TC.MyNet

config.ini 中的一些值：

[NETWORK]
name = dense_vnet
batch_size = 6
volume_padding_size = 0
window_sampling = resize

[TRAINING]
sample_per_volume = 1
lr = 0.001
loss_type = dense_vnet_TC.dice_hinge.dice
starting_iter = 0
save_every_n = 1000
max_iter = 3001

[INFERENCE]
border = (0, 0, 0)
inference_iter = 3000
output_interp_order = 0
spatial_window_size = (512, 512, 40)
save_seg_dir = ./segmentation_output/

############################ Custom configuration
[SEGMENTATION]
image = ct
label = label
label_normalisation = False
output_prob = False
num_classes = 2

网络类基础知识：

from niftynet.network.base_net import BaseNet

class MyNet(BaseNet):

    def __init__(self, num_classes, name='MyNet'):

        super(MyNet, self).__init__(num_classes=num_classes, acti_func=acti_func, name=name)

        # network specific property
        self.hidden_features = 10

    def layer_op(self, images, is_training):
        # create layer instances
        conv_1 = ConvolutionalLayer(self.hidden_features, kernel_size=3, name='conv_input')

        conv_2 = ConvolutionalLayer(self.num_classes, kernel_size=1, acti_func=None, name='conv_output')

        # apply layer instances
        flow = conv_1(images, is_training)
        flow = conv_2(flow, is_training)

        return flow

输出结束，按预期做了一些处理后：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件
“/home/niftynet/bin/net_segment”，第 10 行，在
sys.exit(main()) 文件 "/home/niftynet/lib/python3.6/site-packages/niftynet/init.py",
第 142 行，在 main
app_driver.run(app_driver.app) 文件“/home/niftynet/lib/python3.6/site-packages/niftynet/engine/application_driver.py”,
第 189 行，运行中
is_training_action=self.is_training_action) 文件“/home/niftynet/lib/python3.6/site-packages/niftynet/engine/application_driver.py”,
第 258 行，在 create_graph
application.initialise_network() 文件“/home/niftynet/lib/python3.6/site-packages/niftynet/application/segmentation_application.py”，
第 280 行，在 initialise_network
acti_func=self.net_param.activation_function) TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'w_initializer'

【问题讨论】：

我很想知道这个问题是否已通过 Alexandra 发布的答案得到解决。另外，你用什么来标记/分割你的 CT 数据以进行训练？标签/分段以什么格式保存？谢谢！

标签： python neural-network training-data niftynet

【解决方案1】：

我认为您需要更改此行（基于我遇到的类似问题）：

super(MyNet, self).__init__(num_classes=num_classes, acti_func=acti_func, name=name)

for（只需添加 w_regularizer）：

super(MyNet, self).__init__(num_classes=num_classes, w_regularizer=w_regularizer, acti_func=acti_func, name=name)

如果没有尝试也在这里添加它：

def __init__(self, num_classes, w_regularizer=w_regularizer, name='MyNet'):

希望对你有帮助。

【讨论】：