k折交叉验证划分图片的代码、

下面是一个基于PyTorch的k折交叉验证划分图片的示例代码：

import os
import random
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from sklearn.model_selection import KFold

# 定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.image_list = os.listdir(root_dir)

    def __len__(self):
        return len(self.image_list)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.image_list[idx]
        img_path = os.path.join(self.root_dir, img_name)
        image = Image.open(img_path)
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        return image

# 定义数据预处理方式
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

# 定义k折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)

# 定义数据集路径
data_path = '/path/to/your/data'

# 获取数据集文件名列表
img_list = os.listdir(data_path)

# 用于存储每一折的训练集和验证集索引
train_val_index = []

# 对数据集进行k折交叉验证
for train_index, val_index in kfold.split(img_list):
    train_val_index.append((train_index, val_index))

# 循环遍历每一折的训练集和验证集索引
for i, (train_index, val_index) in enumerate(train_val_index):
    # 创建训练集和验证集的数据集实例
    train_dataset = MyDataset(data_path, transform=transform)
    val_dataset = MyDataset(data_path, transform=transform)

    # 根据训练集和验证集索引划分数据集
    train_sampler = torch.utils.data.SubsetRandomSampler(train_index)
    val_sampler = torch.utils.data.SubsetRandomSampler(val_index)

    # 使用划分后的索引创建数据加载器
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)
    val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, sampler=val_sampler)

    # 训练和验证模型
    # ...

上面的代码中，我们定义了一个`MyDataset`类来读取图片数据集，使用`transform`参数指定了数据预处理方式。然后使用`KFold`类来进行k折交叉验证，并将每一折的训练集和验证集的索引存储在`train_val_index`列表中。接着，我们循环遍历每一折的训练集和验证集索引，根据索引划分数据集，并使用`DataLoader`类创建数据加载器，用于训练和验证模型。最后，我们可以使用划分后的训练集和验证集数据加载器来训练和验证模型。