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创建 Unet_V2 项目并搭建模块化目录结构

在深度学习项目的实际开发中，一个常见的困境是：模型代码写得再漂亮，一旦项目规模扩大、协作人数增加，混乱的文件组织就会迅速成为维护和复现的噩梦。尤其是在图像分割这类流程复杂的任务中，从数据加载到训练、评估再到可视化，每个环节都可能产生大量脚本和输出文件。如果缺乏清晰的结构设计，几个月后回看自己的项目，很可能连“哪个是最终版本”都说不清楚。

这正是我们启动UnetV2-Retina项目的起点——不仅要实现一个性能更强的 UNet 变体，更要以工程化思维构建一套可维护、可扩展、易协作的项目骨架。我们将从环境隔离开始，一步步搭建出一个真正意义上的生产级 AI 项目框架。

环境准备：为什么选择 Miniconda-Python3.9？

Python 虽然生态丰富，但依赖管理一直是痛点。不同项目对 PyTorch 版本、CUDA 支持、OpenCV 接口等要求各异，混用环境下极易出现“在我机器上能跑”的尴尬局面。因此，使用Miniconda创建独立虚拟环境不是可选项，而是必须项。

相比 Anaconda，Miniconda 更轻量，只包含核心工具链（conda+pip），避免了不必要的包预装，特别适合定制化部署。我们选用 Python 3.9 是因为它在兼容性与新特性之间取得了良好平衡，既支持最新的 PyTorch 功能，又不会因版本过新导致某些库缺失。

如何正确激活你的开发环境？

无论你是在本地 PyCharm 中编码，还是通过 SSH 登录云服务器，第一步都是确保进入正确的 conda 环境：

# 创建专属环境 conda create -n unet_v2 python=3.9 # 激活环境（关键！） conda activate unet_v2 # 安装核心依赖 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install numpy opencv-python matplotlib tensorboard scikit-image jupyter

⚠️ 注意：务必确认python命令指向的是 conda 环境中的解释器。可以通过以下命令验证：

```bash
which python

输出应为类似路径：/home/user/miniconda3/envs/unet_v2/bin/python

```

如果你使用 Jupyter 进行交互式开发，别忘了将当前环境注册为内核，否则 notebook 仍会使用默认系统 Python：

python -m ipykernel install --user --name=unet_v2 --display-name "Python (unet_v2)"

这样，在 JupyterLab 的新建笔记本界面就能看到名为 “Python (unet_v2)” 的选项，点击即可启用该环境。

初始化项目：不只是点一下“Create”

很多人习惯直接在桌面或 Downloads 文件夹里创建项目，但这往往是技术债的开端。专业的做法是从一开始就规划好项目根目录，并将其纳入版本控制（如 Git）。我们推荐将项目放在统一的工作空间下，例如/Users/youcans/Projects/UnetV2-Retina。

以 PyCharm 为例，创建项目时需注意三点：

1. 位置明确：设置清晰的项目路径；
2. 名称规范：建议采用ProjectName-Version格式，便于区分迭代版本；
3. 解释器绑定：必须选择已创建的 conda 环境，路径通常形如：
   /your/miniconda/path/envs/unet_v2/bin/python

完成创建后，PyCharm 会生成.idea/配置文件夹和一个可选的main.py。此时可以简单测试环境是否生效：

import sys print("Python executable:", sys.executable) import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

预期输出应显示 conda 环境路径及正确的 PyTorch 版本（带 cu118 表示 CUDA 11.8 支持）。只有当这些信息都正确无误时，才能继续下一步。

目录结构设计：不只是分个文件夹那么简单

很多初学者的项目结构往往是“边做边加”，结果变成一堆零散.py文件堆在根目录下。而成熟的项目需要遵循“关注点分离”原则，让每一层职责单一、接口清晰。

以下是我们在UnetV2-Retina中采用的模块化结构：

UnetV2-Retina/ ├── dataset/ │ ├── train/ │ │ ├── images/ │ │ └── masks/ │ └── valid/ │ ├── images/ │ └── masks/ │ ├── core/ │ ├── __init__.py │ ├── config_v2.py │ ├── train_unetv2.py │ ├── test_unetv2.py │ └── checkpoint_v2.py │ ├── model/ │ ├── __init__.py │ ├── encoder_v2.py │ ├── decoder_v2.py │ ├── sdi_module.py │ ├── unetv2.py │ ├── blocks_v2.py │ └── loss_v2.py │ ├── utils/ │ ├── __init__.py │ ├── data_utils_v2.py │ ├── preprocess_v2.py │ ├── metrics_v2.py │ ├── visualization_v2.py │ ├── logger_v2.py │ └── misc_v2.py │ ├── weights/ │ ├── unetv2_best_model.pth │ ├── unetv2_last_model.pth │ └── unetv2_exp*.pth │ ├── runs/ │ ├── train_v2/ │ ├── test_v2/ │ └── single_v2/ │ ├── main_unetv2.py └── setup_project.py

这种结构有几个关键考量：

• core/是主控逻辑所在，不放具体实现，只负责调度；
• model/封装所有网络相关组件，未来若更换骨干网络（如 ResNet → Swin Transformer），只需替换encoder_v2.py即可；
• utils/不是“垃圾桶”，每一个子模块都有明确边界，比如preprocess_v2.py专管图像增强，metrics_v2.py只处理评估指标；
• weights/和runs/作为输出目录，应当被.gitignore忽略，防止大文件污染仓库。

这样的设计不仅提升了可读性，也为后续自动化训练流水线打下了基础。

配置管理：别再满屏写硬编码路径了

你有没有遇到过这种情况：改了一个数据路径，结果要翻五六个文件去替换？或者换台机器运行就报错“找不到 dataset”？根本原因在于配置信息分散在代码各处。

我们的解决方案是引入全局配置类ConfigV2，集中管理所有参数和路径：

# core/config_v2.py from pathlib import Path import torch class ConfigV2: PROJECT_ROOT: Path = Path(__file__).resolve().parents[1] PROJECT_NAME: str = "UnetV2-Retina" VERSION: str = "0.1.0" DATASET_DIR: Path = PROJECT_ROOT / "dataset" TRAIN_IMG_DIR: Path = DATASET_DIR / "train" / "images" TRAIN_MASK_DIR: Path = DATASET_DIR / "train" / "masks" VALID_IMG_DIR: Path = DATASET_DIR / "valid" / "images" VALID_MASK_DIR: Path = DATASET_DIR / "valid" / "masks" IMG_SIZE: tuple = (256, 256) IN_CHANNELS: int = 1 NUM_CLASSES: int = 1 ENCODER_TYPE: str = "cnn" BASE_CHANNELS: int = 64 USE_SDI: bool = True SDI_FUSION_MODE: str = "hadamard" SDI_LEVELS: tuple = (1, 2, 3, 4) BATCH_SIZE: int = 8 NUM_EPOCHS: int = 100 LEARNING_RATE: float = 1e-4 WEIGHT_DECAY: float = 1e-5 LR_SCHEDULER: str = "cosine" NUM_WORKERS: int = 4 PIN_MEMORY: bool = True RANDOM_SEED: int = 42 USE_GREEN_CHANNEL: bool = True USE_CLAHE: bool = True CLAHE_CLIP_LIMIT: float = 2.0 CLAHE_TILE_GRID_SIZE: tuple = (8, 8) DEVICE: str = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" WEIGHTS_DIR: Path = PROJECT_ROOT / "weights" BEST_MODEL_PATH: Path = WEIGHTS_DIR / "unetv2_best_model.pth" LAST_MODEL_PATH: Path = WEIGHTS_DIR / "unetv2_last_model.pth" RUNS_DIR: Path = PROJECT_ROOT / "runs" TRAIN_LOG_DIR: Path = RUNS_DIR / "train_v2" TEST_LOG_DIR: Path = RUNS_DIR / "test_v2" SINGLE_INFER_DIR: Path = RUNS_DIR / "single_v2" cfg_v2 = ConfigV2() cfg = cfg_v2 # 兼容旧命名

这个类的设计有几个实用技巧：

• 使用Path(__file__).resolve().parents[1]自动推导项目根目录，无需手动指定绝对路径；
• 所有路径基于PROJECT_ROOT构建，迁移项目时只需复制整个文件夹即可；
• 设备自动检测cuda是否可用，避免在无 GPU 环境下报错；
• 提供双实例cfg_v2和cfg，兼顾新旧代码过渡需求。

一旦定义完成，其他模块只需导入一次就能访问全部配置：

from core.config_v2 import cfg_v2 print(cfg_v2.TRAIN_IMG_DIR) # 输出：.../UnetV2-Retina/dataset/train/images

快速验证：用最小原型测试导入链

在正式编写功能代码前，先建立一个“最小可运行系统”来验证目录结构是否健全，是非常高效的做法。我们可以创建几个占位模块，模拟真实调用流程。

模型占位符：model/unetv2.py

import torch.nn as nn class UNetV2(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, num_classes=1): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.num_classes = num_classes self.dummy = nn.Identity() def forward(self, x): b, _, h, w = x.shape return torch.zeros(b, self.num_classes, h, w, device=x.device)

虽然只是返回零张量，但它足以验证模型能否被正确导入和实例化。

数据集占位符：utils/data_utils_v2.py

from torch.utils.data import Dataset from core.config_v2 import cfg_v2 class RetinaDatasetV2(Dataset): def __init__(self): self.length = 10 def __len__(self): return self.length def __getitem__(self, idx): return torch.zeros(1, 256, 256), torch.zeros(1, 256, 256)

同样简化至极致，但保留了基本接口，方便后续填充真实逻辑。

自动化初始化脚本：setup_project.py

为了减少重复劳动，我们编写一个脚本来自动创建必要的输出目录：

from pathlib import Path from core.config_v2 import cfg_v2 def setup_directories(): print(f"[Setup] Starting project setup for: {cfg_v2.PROJECT_NAME}") print(f"[Setup] Root path: {cfg_v2.PROJECT_ROOT}\n") if not cfg_v2.DATASET_DIR.exists(): print(f" ❌ Dataset directory not found: {cfg_v2.DATASET_DIR}") print(" 请手动复制 dataset/ 文件夹到项目根目录。") else: print(f" ✅ Dataset exists: {cfg_v2.DATASET_DIR}") dirs_to_create = [ cfg_v2.WEIGHTS_DIR, cfg_v2.RUNS_DIR, cfg_v2.TRAIN_LOG_DIR, cfg_v2.TEST_LOG_DIR, cfg_v2.SINGLE_INFER_DIR, ] print("\n[Setup] Creating missing directories:") for d in dirs_to_create: d.mkdir(parents=True, exist_ok=True) print(f" 📁 Created: {d}") print("\n✅ Project setup completed.") if __name__ == "__main__": setup_directories()

运行后会自动生成weights/和runs/下的所有子目录，省去手动创建的麻烦。

最终测试脚本：test_import.py

from core.config_v2 import cfg_v2 from model.unetv2 import UNetV2 from utils.data_utils_v2 import RetinaDatasetV2 print("✅ All modules imported successfully!") print(f"Project: {cfg_v2.PROJECT_NAME}, Version: {cfg_v2.VERSION}") print(f"Device: {cfg_v2.DEVICE}") model = UNetV2() dataset = RetinaDatasetV2() print(f"Model created: out_channels={model.num_classes}") print(f"Dataset length: {len(dataset)}")

只要这段代码能顺利运行并输出如下内容：

✅ All modules imported successfully! Project: UnetV2-Retina, Version: 0.1.0 Device: cuda Model created: out_channels=1 Dataset length: 10

那就说明整个项目的导入链路完全畅通，结构设计没有问题。

这套项目模板的意义远不止于当前的视网膜血管分割任务。它提供了一种标准化的开发范式，无论是迁移到肺部 CT 分割、遥感图像提取，还是工业缺陷检测，都可以沿用相同的结构，只需替换数据和模型部分即可。更重要的是，这种工程化思维能让团队协作更顺畅，实验复现更可靠，也为后续集成 CI/CD、模型服务化奠定了基础。

接下来的文章将围绕这一架构展开，逐步实现数据预处理、SDI 模块融合、训练循环优化等核心功能。真正的“动手学 UNet”，才刚刚开始。