train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, train_folder)) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, val_folder)) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1 print("*********************************{}*************************************".format(class_name)) print( "{}类按照{}:{}:{}的比例划分完成,一共{}张图片".format(class_name, train_scale, val_scale, test_scale, current_data_length)) print("训练集{}:{}张".format(train_folder, train_num)) print("验证集{}:{}张".format(val_folder, val_num)) print("测试集{}:{}张".format(test_folder, test_num))解释这段代码
时间: 2023-12-19 09:05:58 浏览: 34
这段代码的作用是将一个数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集,并将每个类别的数据分别拷贝到对应的文件夹中。
代码中使用了三个文件夹路径,即`train_folder`、`val_folder`和`test_folder`,分别对应训练集、验证集和测试集的存储路径。这些路径是根据类别名称和目标数据文件夹路径拼接而成。
接下来,代码使用了`train_scale`、`val_scale`和`test_scale`三个比例参数来计算每个集合的停止位置。`train_scale`表示训练集所占比例,`val_scale`表示验证集所占比例,`test_scale`表示测试集所占比例。通过乘以数据长度,可以得到每个集合应该停止的索引位置。
然后,代码通过遍历当前类别的数据索引列表,根据索引值将对应的图片拷贝到相应的文件夹中。在拷贝过程中,根据索引值与停止位置的比较,判断应该将图片放入哪个集合中,并进行相应计数。
最后,代码输出了每个类别的划分结果,包括划分比例和每个集合中的图片数量。
总体来说,这段代码实现了将数据集按照指定的比例划分为训练集、验证集和测试集,并将每个类别的数据分别存储到对应的文件夹中。
相关问题
file_path = os.path.join(folder_path, file)实现什么效果
`os.path.join(folder_path, file)`的作用是将文件夹路径`folder_path`和文件名`file`拼接成一个完整的文件路径。
在这个特定的上下文中,`file_path = os.path.join(folder_path, file)`的目的是创建一个完整的文件路径,以便后续可以使用这个路径来读取CSV文件的内容。
`os.path.join()`函数会根据操作系统的不同,在文件夹路径和文件名之间添加正确的路径分隔符(例如,在Windows系统上是反斜杠`\`,在Linux或Mac系统上是正斜杠`/`),以确保生成的路径是正确的。
例如,假设`folder_path`的值为`/home/user/dataset/`,`file`的值为`data.csv`,那么执行`file_path = os.path.join(folder_path, file)`后,`file_path`将得到`/home/user/dataset/data.csv`。
通过使用`os.path.join()`函数来构建文件路径,可以避免手动拼接路径时出现错误,并且可以在不同操作系统上实现代码的可移植性。
希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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)
# 定义一个函数 data_set_split,用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集
# 参数 src_data_folder 表示原始数据集的目录路径
# 参数 target_data_folder 表示划分后数据集的目标路径
# 参数 train_scale 表示训练集所占比例,默认为 0.8
# 参数 val_scale 表示验证集所占比例,默认为 0.1
# 参数 test_scale 表示测试集所占比例,默认为 0.1
def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):
# 输出提示信息
print("开始数据集划分")
# 获取原始数据集中的类别名称
class_names = os.listdir(src_data_folder)
# 定义一个列表 split_names,表示划分后的三个子集名称
split_names = ['train', 'val', 'test']
# 遍历每个子集名称
for split_name in split_names:
# 创建子集目录
split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
if os.path.isdir(split_path):
# 如果目录已经存在,则跳过
pass
else:
# 否则创建目录
os.mkdir(split_path)
# 遍历每个类别名称
for class_name in class_names:
# 创建每个类别在当前子集中的目录
class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
if os.path.isdir(class_split_path):
# 如果目录已经存在,则跳过
pass
else:
# 否则创建目录
os.mkdir(class_split_path)