news 2026/2/17 21:52:15

U-Net++数据流详解

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张小明

前端开发工程师

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U-Net++数据流详解

文章目录

    • 一、主函数流程图:宏观工作流
      • 1.1 训练阶段
      • 1.2 测试阶段
    • 二、单次流程图:微观数据流转
      • 2.1 训练阶段单次迭代:一次完整的“学习”步骤
      • 2.2 测试阶段单次流程:一次高效的“预测”步骤

一、主函数流程图:宏观工作流

1.1 训练阶段

训练阶段的目标是让模型从数据中学习规律。其主流程图清晰地勾勒了一个从初始化到产出可用模型的​标准化、可复现的工程管道​。
主函数流程图如下:

整个过程可划分为三个逻辑阶段:

第一阶段:输入与初始化

流程始于三大核心输入的加载,为整个流程奠定基础:

  1. 加载配置​:读取config.yml文件,获取模型架构、优化器参数、训练轮数等所有超参数,确保实验的可复现性。
  2. 加载权重​:(可选)读取model.pth初始权重文件,支持迁移学习​或从历史检查点恢复训练,加速收敛。
  3. 加载数据​:读取原始的训练与验证数据集,为模型提供学习的“素材”。

第二阶段:核心处理与迭代训练

这是模型“学习”的核心循环,对输入进行加工并反复优化:

  1. 模型与优化器
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