# ASCNet
### 1. 创建运行环境

```bash
ASCNet 1.9.0:100s
module add cuda/9.0
module add anaconda/3
conda create -n ASCNet python=3.6.10 pillow scipy=1.1.0 h5py=2.8.0 tensorflow-gpu=1.9.0
source activate ASCNet
```

注：所有参数设置都在函数main.py中设置，主要需要设置的是路径，包括模型路径--modeldir，数据路径--data_dir，预测的分割图存储路径--sample_dir等；

### 2. 模型训练

本实验运行在tensorflow平台下，需要将参数is_training修改为True，运行代码为：

```bash
cd /home/mzhang/project_ASC/miccai/ascnet_2 #到程序所在路径
python main.py
```

训练过程中会记录一些训练集上的模型评价指标，包括loss、accuracy、dice等，存储在record文件夹。

### 3. 模型验证

本实验运行在tensorflow平台下，需要将参数is_training修改为False，运行代码为：

```bash
python main.py --action=test
```

验证过程中会记录一些验证集上的模型评价指标，包括loss、accuracy、dice等，也存储在record文件夹。

### 4. 模型预测

本实验运行在tensorflow平台下，需要将参数is_training修改为False，运行代码为：

```bash
python main.py --action=predict
```

模型会输出分割结果和原始图片至samples文件夹。

#### 正常的预测结果如下：