请帮我写一个在pytorch环境下删除TT100K2021数据集中类型样本量小于100个，保留样本数量超过100个的类型的代码

好的，以下是一个简单的示例代码，可以在PyTorch环境下删除TT100K2021数据集中类型样本量小于100个，保留样本数量超过100个的类型。

import os
from collections import defaultdict

data_dir = '/path/to/TT100K2021' # TT100K2021数据集的路径
dataset = 'train' # 数据集类型，可以是train或test

# 统计每个类别的样本数量
class_counts = defaultdict(int)
for file_name in os.listdir(os.path.join(data_dir, dataset)):
    class_name = file_name.split('_')[0]
    class_counts[class_name] += 1

# 删除样本数量小于100的类别
for class_name in class_counts:
    if class_counts[class_name] < 100:
        for file_name in os.listdir(os.path.join(data_dir, dataset)):
            if file_name.startswith(class_name):
                os.remove(os.path.join(data_dir, dataset, file_name))

这段代码首先遍历指定数据集下的所有文件，统计每个类别的样本数量。然后，遍历每个类别，如果样本数量小于100，就删除该类别下的所有文件。这样就可以保留样本数量超过100个的类别，删除样本数量小于100个的类别。