安装：

pip install nnunetv2
## 或者是把他下载下来，自行安装
git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git
cd nnUNet
pip install -e .

GitHub代码：

GitHub - MIC-DKFZ/nnUNet 

十项医学分割数据集：

Medical Segmentation Decathlon 

注意：安装时一定不能使用魔法，否则会被伏地魔（False）

配置：

这里有几个铁汁，可以一起参考，以他们的为主，我的为辅，一起食用

（四：2020.07.28）nnUNet最舒服的训练教程（让我的奶奶也会用nnUNet（上））（21.04.20更新）_nnuet_花卷汤圆的博客-CSDN博客

nnUNet实战一使用预训练nnUNet模型进行推理_Tina姐的博客-CSDN博客

nnUNet 使用不完全指南（上） - No Visitor Website（这里有自定义生成json的代码）

我引用一下吧：

from collections import OrderedDict
from batchgenerators.utilities.file_and_folder_operations import save_json
   
   
def main():
    foldername = "Task128_LungLobe"
    numTraining = 80
    numTest = 6
    numClass = 6
    json_dict = OrderedDict()
    json_dict['name'] = foldername
    json_dict['description'] = foldername
    json_dict['tensorImageSize'] = "4D"
    json_dict['reference'] = "see challenge website"
    json_dict['licence'] = "see challenge website"
    json_dict['release'] = "0.0"
    json_dict['modality'] = {
        "0": "CT",
    }
    json_dict['labels'] = {i: str(i) for i in range(numClass)}
   
    json_dict['numTraining'] = numTraining
    json_dict['numTest'] = numTest
    json_dict['training'] = [{'image': "./imagesTr/LungLobe_{:0>3d}.nii.gz".format(i),
                              "label": "./labelsTr/LungLobe_{:0>3d}.nii.gz".format(i)}
                             for i in range(numTraining)]
   
    json_dict['test'] = ["./imagesTs/LungLobe_{:0>3d}.nii.gz".format(i)
                         for i in range(numTraining, numTraining+numTest)]
   
    save_json(json_dict, "./dataset.json")
   
   
if __name__ == "__main__":
    main()
   

nnUNet保姆级使用教程！从环境配置到训练与推理（新手必看） | AI技术聚合

数据文件夹：

其实就是需要自己自行手动建立几个文件夹，

 进入红色文件夹：

在红色文件夹，里丢如数据文件夹Task14_Vessel，这是固定的命名形式Task数字_名字

数字的话，建议是10以上，但是不能三位数，就说如果你是13的话，不要013，如果你里面的数据格式是正确的话，就是训练数据后面是_0000,nii.gz后缀的话，可以忽略这个规则，可直接跳到 --然后

因为的我的数据是这样的

 肯定是不符合格式的，所以得改，可以利用nnunet自带的代码进行更改：

nnUNet_convert_decathlon_task -i F:/data/data_1100/nnUNet_raw_data_base/nnUNet_raw/nnUNet_raw_dat
a/Task14_Vessel

这时，他会再次生成一个文件夹，这个文件夹叫Task014_Vessel，原来的叫Task14_Vessel，所以你应该懂了吧！！！

 其中这个过程中你是回遇到错误的，如果你的是Windows环境的话，解决方案，如下：

nnUNet windows 遇到的 bug_nnunet windows_*小呆的博客-CSDN博客

还有个最重的是，image和label的名字得一样

然后

运行指令，数字是自己任务的代号：

nnUNet_plan_and_preprocess -t 14 --verify_dataset_integrity
## 或者是
nnUNet_plan_and_preprocess -t 14 

然后又遇到报错了，

 File "D:\Python\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\nnunet\preprocessing\sanity_checks.py", line 129, in verify_dataset_integrity
    assert isfile(expected_label_file), "could not find label file for case %s. Expected file: \n%s" % (
AssertionError: could not find label file for case img_001. Expected file: