#Prov-GigaPath

代码的下载

官方github链接： prov-gigapath/prov-gigapath： Prov-GigaPath：来自真实世界数据的数字病理学全玻片基础模型 (github.com)

github 代码拉取

bash
 代码解读
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git clone https://github.com/prov-gigapath/prov-gigapath

环境配置

这里用conda 创建一个新的虚拟环境

ini
 代码解读
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conda create -n 环境名 python=3.9

注： 这里的python版本为 3.9

• torch 安装 这里根据官方给出的pip指令安装即可。要求：torch版本为2.0.0

• 其他库安装

ini
 代码解读
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pip install omegaconf
pip install torchmetrics==0.10.3
pip install fvcore
pip install iopath
pip install xformers==0.0.18
pip install huggingface-hub==0.20.2
pip install h5py
pip install numpy
pip install pandas
pip install pillow
pip install tqdm
pip install einops
pip install webdataset
pip install matplotlib
pip install lifelines
pip install scikit-survival
pip install scikit-learn
pip install tensorboard
pip install fairscale
pip install wandb
pip install 'timm>=1.0.3'
pip install packaging==23.2
pip install ninja==1.11.1.1
pip install transformers==4.36.2
pip install flash-attn==2.5.8
pip install monai
pip install openslide-python
pip install scikit-image

• 安装模型本身到库

erlang
 代码解读
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pip install -e .

模型的下载

下载模型

设置Hugging Face 令牌

导出 HF_TOKEN=HuggingFace 只读令牌

• 令牌的获取

进入 hugging face 注册账户拥抱脸

需要魔法进入

在设置中找到令牌

添加令牌

记下令牌内容

注：令牌之后不能进行查看

利用timm在互联网上拉取模型。

添加令牌

导出 HF_TOKEN=HuggingFace 只读令牌

如果运行时报下面的错误可以尝试在py文件中添加令牌

ValueError：我们没有连接或您传递了local_files_only，因此force_download不是一个可接受的选项。

py 文件中添加令牌的方式：

os.environ[“HF_TOKEN”] = “你的令牌”

尝试拉取模型。

tile_encoder = timm.create_model（“hf_hub：prov-gigapath/prov-gigapath”， pretrained=True）

在国内大概率会报网络的错误

可以使用下面的方法运行

ini
 代码解读
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# Linux
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python ***.py
 
 
# Windows
$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"
python ***.py

如何可以运行就没问题。

到这里，模型就部署完毕了。

具体的使用方法可以看，demo文件夹里的演示。