飞桨ocr 划分训练集

飞桨OCR训练集的划分一般遵循以下两个原则：

1. 确保训练集和测试集之间的数据没有重复。这个原则是为了避免模型在测试集上表现过于理想而实际应用中效果很差的情况。通常，可以将所有数据按一定比例划分为训练集和测试集，比如将数据集的70%作为训练集，30%作为测试集。

2. 确保训练集和测试集的数据分布相似。这个原则是为了避免模型只能在特定数据集上表现良好，而在其他数据集上表现很差的情况。通常，可以通过将数据集按标签或者其他特征进行分组，然后在每个分组内按照一定比例划分为训练集和测试集，以确保训练集和测试集的数据分布相似。

具体实现步骤如下：

1. 将所有数据按照标签或其他特征进行分组。

# 假设数据集中每个样本的标签保存在labels列表中
groups = {}
for i in range(len(labels)):
    if labels[i] not in groups:
        groups[labels[i]] = []
    groups[labels[i]].append(i)

2. 对每个分组内的数据按照一定比例进行划分，得到训练集和测试集的索引列表。

import random

train_ratio = 0.7 # 训练集占比
train_indices = []
test_indices = []
for group in groups.values():
    random.shuffle(group) # 每个分组内的数据打乱顺序
    num_train = int(len(group) * train_ratio)
    train_indices += group[:num_train]
    test_indices += group[num_train:]

3. 根据训练集和测试集的索引列表，将数据集划分为训练集和测试集。

train_data = [data[i] for i in train_indices]
train_labels = [labels[i] for i in train_indices]
test_data = [data[i] for i in test_indices]
test_labels = [labels[i] for i in test_indices]

这样，就可以通过Python代码实现飞桨OCR训练集的划分。需要注意的是，划分训练集的过程应该在数据预处理之后进行，以避免数据预处理的过程对训练集和测试集的划分产生影响。