MedMNIST 开源项目教程

1. 项目目录结构及介绍

MedMNIST 项目的目录结构一般包括以下几个部分：

MedMNIST
├── datasets    # 包含不同医学图像数据集的子目录
│   ├── OrganMNIST
│   ├── PathMNIST
│   └── ...       # 其他数据集
├── experiments  # 存放实验脚本和训练模型
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...       # 其它训练和评估脚本
├── utils        # 辅助工具函数
│   ├── data.py
│   ├── models.py
│   └── ...       # 其它辅助函数
├── requirements.txt  # 依赖库列表
└── README.md         # 项目说明文档

• datasets: 存储各种预处理过的医学图像数据集。
• experiments: 提供训练和评估模型的脚本。
• utils: 通用的工具模块，如数据加载器、模型构建等。
• requirements.txt: 列出项目运行所需的Python包及其版本。

2. 项目的启动文件介绍

启动MedMNIST项目通常涉及以下步骤：

数据准备

首先需要下载并解压数据集。可以使用提供的Python接口来加载数据：

import medmnist

# 加载特定的数据集，例如OrganMNIST
dataset = medmnist.load_dataset("OrganMNIST")
train_loader, valid_loader, test_loader = dataset.load BalancedSplits(batch_size=32)

模型训练

在experiments/train.py中，你可以找到一个示例训练脚本，它可能包括以下代码：

from experiments.train import train_model

# 定义模型、优化器、损失函数
model = define_your_model()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
train_model(train_loader, model, optimizer, criterion, num_epochs=10)

模型评估

在experiments/evaluate.py中，可以找到模型评估的代码：

from experiments.evaluate import evaluate_model

# 使用训练好的模型进行评估
accuracy = evaluate_model(test_loader, model)
print(f"Test accuracy: {accuracy}")

请注意，你需要根据实际情况替换define_your_model()中的模型定义。

3. 项目的配置文件介绍

虽然示例代码没有提供单独的配置文件，但可以根据需求创建.yaml或.json文件用于存储模型参数、数据集路径等配置。例如，创建一个名为config.yaml的配置文件：

data:
  dataset: OrganMNIST
  batch_size: 32
  root_path: ./data  # 数据集存放路径

model:
  name: resnet18
  learning_rate: 0.001
  num_classes: 10  # 根据数据集类别数调整

training:
  num_epochs: 10

然后在训练脚本中读取这个配置文件：

import yaml
from experiments.train import train_model

with open('config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 使用配置文件中的参数
train_model(config['data'], config['model'], config['training'])

通过这种方式，你可以灵活地管理项目参数，方便切换不同的设置。