split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) 解释

这段代码是在Python中使用os模块和相关函数来创建文件夹。首先，定义了一个包含三个元素的列表split_names，其中包含了三个文件夹的名称（'train'，'val'，'test'）。

然后，使用for循环遍历split_names列表中的每个元素。在每次循环中，使用os.path.join函数将目标数据文件夹（target_data_folder）和当前循环的split_name拼接起来，得到一个完整的路径split_path。

接下来，通过使用os.path.isdir函数判断split_path是否已经存在，如果存在则跳过当前循环。如果split_path不存在，则使用os.mkdir函数创建该文件夹。

通过这段代码，我们可以确保在target_data_folder路径下创建了'train'、'val'和'test'这三个文件夹，并且如果这些文件夹已经存在，则不会重复创建。

相关问题

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

这段代码实现了一个数据集划分的功能，将源数据文件夹中的数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，并将划分后的数据保存在目标数据文件夹中。其中，train_scale、val_scale 和 test_scale 分别表示训练集、验证集和测试集的比例。class_names 表示源数据文件夹中的分类名称，split_names 表示要划分的数据集名称。对于每个数据集名称，先在目标数据文件夹中创建一个相应的文件夹，然后针对每个分类名称，再在相应的数据集文件夹中创建一个相应的分类文件夹。最终实现了将数据按比例划分并保存到目标文件夹的功能。

为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

这段代码定义了一个名为`data_set_split`的函数，其作用是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集，并将划分后的数据存储到目标文件夹中。具体来说，以下是对每行代码的注释：

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):

定义一个名为`data_set_split`的函数，接受3个参数：原始数据所在文件夹路径`src_data_folder`、划分后数据存储的目标文件夹路径`target_data_folder`，以及训练集、验证集、测试集的划分比例，默认值分别为0.8、0.1、0.1。

print("开始数据集划分")

在函数执行时，打印一条信息，表示开始进行数据集划分。

class_names = os.listdir(src_data_folder)

使用`os`模块中的`listdir`函数，获取原始数据文件夹中的所有子文件夹名称，保存到`class_names`列表中。

split_names = ['train', 'val', 'test']

定义一个包含3个元素的列表，分别表示划分后的3个数据集的名称。

for split_name in split_names:
    split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
    if os.path.isdir(split_path):
        pass
    else:
        os.mkdir(split_path)

对于每个划分后的数据集，将其存储的路径保存到`split_path`变量中，并检查该路径是否已存在。如果不存在，则使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。

for class_name in class_names:
    class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
    if os.path.isdir(class_split_path):
        pass
    else:
        os.mkdir(class_split_path)

对于每个原始数据子文件夹，在划分后的每个数据集中创建一个相应的子文件夹，并将其存储的路径保存到`class_split_path`变量中。如果该路径已存在，则跳过；否则，使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。