求教。使用默认的代码跑LITS，效果很差，跑不出提供的progress.png显示出的效果，在提供的代码上跑nnUNet效果倒是很正常，

我始终无法复现提供的效果的loss图。用nnUNet跑了一遍loss确实和图基本一致，一路降到-4。
但是用UNet++，loss很难收敛，到100个epoch才不到-1.0，和图里的效果相差太大了.....

我尝试只改动了paths.py配置数据集路径，其余的部分和源码一致丝毫未改。但是progress.png显示loss下降速度比图里慢的太多了。真心求教！

同学，我不清楚你问题的答案，但是想和你交流一下。
我按作者在readme里“How to use UNet++”的步骤，结果在“Liver and tumour segmentation in Medical Segmentation Decathlon”上曲线乱飞。batchsize调到4时，占用V100约99%的显存，曲线也不行。想交流看看，你是怎么设置的实验的？

@ChibisukeDragon 基于nnunet的默认plans是batchs_size=2，默认的UNet++用上deep supervision大概要占24G显存。再调大batchsize显存肯定不够。作者在提供的代码里，在trainer部分应该改成output[0], deep_supervision.py里有深度监督的逻辑也被注释了，得把这些都开下来才能跑出正常的曲线。但是速度真是极其慢，极其慢。3090一个epoch大概300多秒

我当时看到的是这个issue：#15
作者如果配置使用3d_fullres，单卡根本开不到12的batchsize。。。
所以没收敛是因为没开deep supervision的问题吗？！我一直以为是batchsize太小才不收敛 @cuihu1998

@ChibisukeDragon 图里loss快速掉到-1然后最终收敛到-3、-4这种情况，是开deep supervision的，因为多个layer的loss全加在一起了。不开监督loss就会没图里那么低。3d_fullres bs开不到那么大的，12是2d的默认batchsize。