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

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。