RetinaNN眼底图像识别项目经历

眼底图像识别的训练和预测编译通过了。开始用便携机进行训练和预测了，然后被迫买了台式机来进行图像模型训练和图像分类预测。具体过程如下：

便携机炼火

前天用便携机配置Intel i5-7300HQ和NIVDIA GeForce GTX1050 ，采用retina 的DRIVE 20 张图像数据，需要训练20轮，每轮训练图像切片 171000张。开始采用便携机训练，风扇呼呼地吹，一轮就用了3个小时，这样训练20轮就要60 个小时，岂不要把便携机累死！后面预测还要多长时间未知。所以训练3轮就停止运行训练模块。

决定减少训练轮数和数据量，于是将配置模块中的N_epochs = 20改成N_epochs = 3，训练模块中的参数 validation_split=0.1改成validation_split= 0.2，

model.fit(patches_imgs_train, patches_masks_train, epochs=N_epochs, batch_size=batch_size, verbose=1, shuffle=True, validation_split=0.1, callbacks=[checkpointer])

这样3轮训练和预测，从早8点干到晚6点，中午便携机也没有歇着。为了避免累死便携机，决定买台台式机来进行训练。

台式机练爽

晚上在网上搜索，确定了合适的配置清单，CPU：Intel i7-9700K；主板：华硕PRIME Z390-A，配水冷散热器；显卡：技嘉RTX 2080 GAMING OC；内存：2块美商海盗船复仇者LPX DDR4 3000 16G；硬盘：1块三星 970 EVO Plus 500G NVMe M.2固态盘；电源：长城巨龙GW 600W ，机箱：自选，显示器：自备。

第二天到附近的6个电脑专卖组装店问台式机配置清单中的模块的价格和是否有货，原先的技嘉 GTX 2080 价格比较高，改成影驰的1080Ti 显卡，店主说水冷散热器够用了，就改成风冷散热器。店里问到货源，下午通知去装机，2个小时就搞定，用3DMark 测试了一下性能。

回来装上 anaconda3-64位+Pycharm Community Edition ，再用 anaconda navigator 安装keras和tensorflow，要耐心多下载几次。在Pycharm - file-setting- Project xxx-project interpreter 中选择 C：/Users/Lenovo/Anaconda3/python.exe(具体根据自己的安装路径来选择）。

然后将configuration 模块中的参数N_epochs = 20，traninng 模块中validation_split=0.1。

开始训练后，台式机 3 分钟就可以训练一轮，风扇也没有那么响！1个小时就完成训练和预测了。

台式机的速度相当于速度时便携机的60倍，价格是便携机的2倍多一点！感觉花费的银子值了。

小结

言归正传，看到预测的结果，还需要改进算法，提高指标，继续努力吧！

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