AtomAI：适用于原子级及中尺度数据的深度与机器学习
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简介：
AtomAI是一款专为处理原子级别和中尺度数据而设计的深度学习与机器学习工具，旨在促进材料科学领域的创新研究。
AtomAI 是一个基于 Pytorch 的软件包，用于显微镜数据的深度学习与机器学习分析，并且无需具备高级 Python 或机器学习知识即可使用。它的目标用户是那些已经掌握了 NumPy 和 Matplotlib 基础技能的研究人员。
快速入门指南：
在云中使用 AtomAI 的最简单方法可以开始进行操作。如果您希望训练和应用深度学习模型来对实验图像执行语义分割，建议从 `atomai.models.Segmentor` 开始。这个工具提供了一种简便的方式来训练神经网络（仅需两行代码）以及利用经过训练的模型来进行预测（只需一行代码）。以下是一个简单的示例说明如何操作：
1. 训练神经网络：
```python
segmenter = Segmentor(model=unet, data_format=channels_last)
model, history = segmenter.train(X_train, y_train)
```
2. 使用经过训练的模型进行预测：
```python
predictions = segmenter.predict(test_image)
```
以上就是使用 AtomAI 对实验图像执行语义分割的基本步骤。
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