class_name = class_path.split('\\')[-1].split('.')[0]

这段代码的作用是根据类的完整路径获取类名，其中：

- `class_path`：表示类的完整路径，例如`my_package.my_module.MyClass`。
- `split('\\')`：根据反斜杠`\`将路径拆分成一个列表。
- `[-1]`：取列表中的最后一个元素，即类名所在的字符串。
- `split('.')[0]`：根据点`.`将字符串拆分成一个列表，并取列表中的第一个元素，即类名。

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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)

class_names = os.listdir(src_data_folder) # 在目标目录下创建文件夹 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) # 然后在split_path的目录下创建类别文件夹 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) 解释代码

这段代码的功能是在目标文件夹下创建一个分割数据集的文件夹，并在该文件夹下按类别创建子文件夹，用于存储训练集、验证集和测试集的图像数据。

具体实现方式是，首先获取源数据文件夹中所有类别的文件夹名，保存在 `class_names` 列表中。接下来，根据给定的分割名称（即 `'train'`、`'val'` 和 `'test'`），在目标数据文件夹中创建相应的文件夹，例如 `target_data_folder/train`、`target_data_folder/val` 和 `target_data_folder/test`。如果文件夹已经存在，则不进行任何操作。

然后，对于每个类别，根据分割名称在相应的文件夹下创建一个子文件夹，用于存储该类别的图像数据。例如，对于类别 `class_name` 和分割名称 `split_name`，创建的子文件夹路径为 `target_data_folder/split_name/class_name`。如果文件夹已经存在，则不进行任何操作。

需要注意的是，该代码假定源数据文件夹中的每个类别都有对应的子文件夹，且子文件夹中包含该类别的所有图像数据。如果源数据文件夹结构不同，可能需要根据实际情况来修改代码。