<p>我有一个主要的Jupyter笔记本文件,在切片机内核上运行。它打开切片器并让用户保存标签。我知道如何在pythor3内核上运行PyTorch的深度学习模型。为此,我首先需要将标签转换为我需要的格式,即tiff。你知道吗</p>
<p>我在Spyder成功了。你知道吗</p>
<pre><code>import numpy as np
from imageio import imwrite
import os
## define where the masks are saved as a .npy
labelpath="../temp/label.npy" # changed for privacy
## define path where the new masks should be saved as .tiff files
labelpathsave="../temp/" # changed for privacy
## open the object
label=np.load(labelpath)
number_files=np.shape(label)[0]
for i in range(0, number_files):
string="label"+str(i+1)+".tiff"
labelpath=os.path.join(labelpathsave, string)
currentlabel=label[i]
imwrite(labelpath, currentlabel)
</code></pre>
<p>上面的方法是可行的,但是尝试在Jupyter笔记本中执行这个python文件。你知道吗</p>
<pre><code>execfile('../scripts/Maja/transform_label.py') # changed for privacy
</code></pre>
<p>我得到“ImportError:没有名为imageio的模块”。你知道吗</p>
<p>我如何才能让它工作执行“转换”_标签.py“考虑到它在不同的环境中运行?你知道吗</p>
<p>(我需要在单独的文件中完成,因为我无法让PyTorch包在切片器内核上工作)</p>