Unet实现图像分割（三）

1、retinaNN_training.py
模型Model的compile方法：

model.compile(self, optimizer, loss, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics = None, target_tensors=None)

本项目中：

model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

本函数编译模型以供训练，参数有
optimizer：优化器，为预定义优化器名或优化器对

loss：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数

metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标，可像该参数传递一个字典，例如metrics={‘ouput_a’: ‘accuracy’}

sample_weight_mode：如果需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权）。如果模型有多个输出，可以向该参数传入指定sample_weight_mode的字典或列表。在下面fit函数的解释中有相关的参考内容。

weighted_metrics: metrics列表，在训练和测试过程中，这些metrics将由sample_weight或clss_weight计算并赋权

target_tensors: 默认情况下，Keras将为模型的目标创建一个占位符，该占位符在训练过程中将被目标数据代替。如果你想使用自己的目标张量（相应的，Keras将不会在训练时期望为这些目标张量载入外部的numpy数据），你可以通过该参数手动指定。目标张量可以是一个单独的张量（对应于单输出模型），也可以是一个张量列表，或者一个name->tensor的张量字典。

kwargs：使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano/CNTK作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function。如果使用TensorFlow为后端，这里的值会被传给tf.Session.run

在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。

下面的回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath：

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='./'+name_experiment+'/'+name_experiment +'_best_weights.h5', verbose=1, monitor='val_loss', mode='auto', save_best_only=True)

filename：字符串，保存模型的路径
monitor：需要监视的值
verbose：信息展示模式，0或1
save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断
save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）
period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

下面的回调函数是学习率调度器：

lrate_drop = LearningRateScheduler(step_decay)

schedule：函数，该函数以epoch号为参数（从0算起的整数），返回一个新学习率（浮点数）

 def step_decay(epoch):lrate = 0.01 #the initial learning rate (by default in keras)if epoch==100:return 0.005else:return lratelrate_drop = LearningRateScheduler(step_decay)

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