在Rrtina-Unet-master文件夹下新建一个test文件夹(源代码没有这个test文件夹会报错)
将lib文件夹下的三个py文件里面的from xxx import xxx格式改成一致,就是说from lib.help_function xxx 的这个lib要么都有要么都没有。不然会报错:No model named xxx。我的解决办法:将所有from后面的lib都删掉,然后在retinaNN_training.py里面加入下面箭头所指代码:

使用google的免费GPU进行训练,但是如果按源代码的参数的话,内存不足,所有改小参数。例如可以将Unet的卷积核参数改成原来的1/4,或者将配置文件里面的N_subimgs从190000改成38000之类的,或者吧预测图片的数量full_images_to_test改小。
将训练代码里面的100行和101行的可视化代码注释掉,111和112行也注释掉,很容易报错。

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