yolov8划分数据集代码

根据提供的引用内容，没有直接给出YOLOv8划分数据集的代码。但是，我们可以根据YOLOv8的训练流程，自己编写代码来划分数据集。下面是一个简单的Python代码示例，用于将数据集划分为训练集和验证集：

import os
import random
import shutil

# 数据集路径
dataset_path = '/path/to/dataset'

# 划分比例
train_ratio = 0.8
val_ratio = 0.2

# 创建保存训练集和验证集的文件夹
train_path = os.path.join(dataset_path, 'train')
val_path = os.path.join(dataset_path, 'val')
os.makedirs(train_path, exist_ok=True)
os.makedirs(val_path, exist_ok=True)

# 遍历数据集中的所有文件
for filename in os.listdir(dataset_path):
    # 如果是图片文件
    if filename.endswith('.jpg'):
        # 随机生成一个0到1之间的浮点数
        rand = random.random()
        # 如果小于等于训练集比例，将文件复制到训练集文件夹中
        if rand <= train_ratio:
            shutil.copy(os.path.join(dataset_path, filename), os.path.join(train_path, filename))
        # 否则，将文件复制到验证集文件夹中
        else:
            shutil.copy(os.path.join(dataset_path, filename), os.path.join(val_path, filename))

上述代码将数据集中的所有图片文件随机划分为训练集和验证集，并将它们分别复制到`train`和`val`文件夹中。你可以根据自己的需求修改代码中的数据集路径和划分比例。