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本篇讲解如何用 nnUNetv2_find_best_configuration 比较不同配置、ensemble 和 postprocessing，并读取最终推理命令。

本篇拆解 nnU-Net v2 训练阶段：fold、configuration、checkpoint、validation、progress.png、–npz 和设备选择。

本篇串起 nnU-Net v2 的第一个完整闭环：数据检查、实验规划、预处理、训练一个 fold，以及用训练配置执行预测。

本篇手把手讲清 nnU-Net v2 数据集目录、case id、通道编号、标签命名和 dataset.json 的最小可用写法。

本篇讲清 nnU-Net v2 安装顺序、PyTorch 选择、三个核心路径变量以及安装后的最小验证方法。

本篇从零解释 nnU-Net v2 的定位、医学图像分割为什么需要自动配置，以及 nnU-Net 从数据到推理的完整 pipeline。

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