镜像社区
部署GPU实例
模型API
文档中心
常见问题(FAQ)
其他
深度学习
Unet算法环境,数据集,代码,全套可,一键跑通
UNet镜像集成经典医学图像分割架构,通过对称编码器-解码器结构与跳跃连接实现高精度像素级定位,支持端到端训练与轻量部署,适用于生物医学影像分析、工业缺陷检测等场景,提供PyTorch实现的开箱即用解决方案。
0/小时
v1.0

Unet算法环境部署教程

关注B站:Ai学术叫叫兽 详细教学按照视频一步一步来,Unet算法的数据集、环境和代码调试我全部安排好了,详情请按照下方视频来吧!冲冲冲!遥遥领先!!!

镜像作者视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1mzz8YKEA2/

镜像使用教程

  1. 先选择GPU型号,再点击“立即部署” image

  2. 待实例初始化完成后,在控制台-应用中打开“JupyterLab” image

  3. 进入JupyterLab后,新建一个终端Terminal,在终端中依次输入以下指令

cd UNet-master-Ai/
python train.py

运行以上指令后,会按照默认数据集进行训练

跟着视频教程一步一步走,一分钟之内可跑通! 免费福利只为遥遥领先大家庭的小伙伴!!

Unet环境搭建:优云智算一镜到底,手把手教学,傻瓜式操作,一分钟完全掌握Unet安装、使用、训练大全,从环境搭建到模型训练、推理,从入门到精通!

镜像信息
@Ai学术叫叫兽
已使用
29
镜像大小40GB
最近编辑2024-12-04
支持卡型
RTX40系48G RTX40系2080
+3
框架版本
PyTorch-2.2
CUDA版本
10.2
应用
JupyterLab: 8888
版本
v1.0
2025-07-14
PyTorch:2.2 | CUDA:10.2 | 大小:40.00GB