shutil.copy(os.path.join(data_dir, filename), os.path.join(train_dir, filename))
时间: 2023-12-13 17:05:08 浏览: 30
这段代码的作用是将位于 `data_dir` 目录下的 `filename` 文件复制到 `train_dir` 目录下。具体来说,`os.path.join()` 函数将两个路径拼接成一个完整的路径,`shutil.copy()` 函数则是执行复制操作。这段代码常用于将数据集的文件复制到训练集目录中,以便进行模型训练。
相关问题
我想要将复发的数据集按照6:2:2分为训练、验证和测试集,标签定义为1.再将未复发的数据集按照6:2:2分为训练、验证和测试集,标签定义为0.最后分别合并划分号的数据集,最终合成为list形式的训练集、验证集和测试集。代码怎么写
以下是一个示例代码,用于实现你的需求:
```python
import os
import random
# 数据集路径
data_dir = '/path/to/dataset'
# 划分比例
train_ratio = 0.6
val_ratio = 0.2
test_ratio = 0.2
# 创建保存划分后数据集的文件夹
os.makedirs('dataset/train')
os.makedirs('dataset/val')
os.makedirs('dataset/test')
# 复发数据集标签为1
# 遍历复发数据集文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(os.path.join(data_dir, '复发')):
# 随机生成一个0-1之间的数字
rand = random.random()
# 根据比例划分数据集
if rand < train_ratio:
shutil.copy(os.path.join(data_dir, '复发', filename), 'dataset/train')
with open('dataset/train.txt', 'a+') as f:
f.write(os.path.join('train', filename) + ' 1\n')
elif rand < train_ratio + val_ratio:
shutil.copy(os.path.join(data_dir, '复发', filename), 'dataset/val')
with open('dataset/val.txt', 'a+') as f:
f.write(os.path.join('val', filename) + ' 1\n')
else:
shutil.copy(os.path.join(data_dir, '复发', filename), 'dataset/test')
with open('dataset/test.txt', 'a+') as f:
f.write(os.path.join('test', filename) + ' 1\n')
# 非复发数据集标签为0
# 遍历非复发数据集文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(os.path.join(data_dir, '非复发')):
# 随机生成一个0-1之间的数字
rand = random.random()
# 根据比例划分数据集
if rand < train_ratio:
shutil.copy(os.path.join(data_dir, '非复发', filename), 'dataset/train')
with open('dataset/train.txt', 'a+') as f:
f.write(os.path.join('train', filename) + ' 0\n')
elif rand < train_ratio + val_ratio:
shutil.copy(os.path.join(data_dir, '非复发', filename), 'dataset/val')
with open('dataset/val.txt', 'a+') as f:
f.write(os.path.join('val', filename) + ' 0\n')
else:
shutil.copy(os.path.join(data_dir, '非复发', filename), 'dataset/test')
with open('dataset/test.txt', 'a+') as f:
f.write(os.path.join('test', filename) + ' 0\n')
# 读取划分后的数据集文件路径和标签
train_data = []
with open('dataset/train.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
path, label = line.strip().split()
train_data.append((path, int(label)))
val_data = []
with open('dataset/val.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
path, label = line.strip().split()
val_data.append((path, int(label)))
test_data = []
with open('dataset/test.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
path, label = line.strip().split()
test_data.append((path, int(label)))
```
这里假设数据集文件夹中包含两个子文件夹:`复发`和`非复发`,分别存储复发和非复发的数据。代码会创建一个`dataset`文件夹,其中包含三个子文件夹`train`、`val`和`test`,分别存储划分后的数据集。遍历数据集文件夹中的所有文件,并根据随机生成的数字来将其划分到不同的子文件夹中,并将文件名和标签写入对应的txt文件中。最后读取txt文件中的文件路径和标签,并将其组成列表形式的训练集、验证集和测试集。
将jaffe划分为训练集,验证集和测试集的代码
以下是将Jaffe数据集划分为训练集、验证集和测试集的Python代码:
```python
import os
import random
import shutil
# 数据集路径
data_dir = 'jaffe'
# 划分比例
train_ratio = 0.6
val_ratio = 0.2
test_ratio = 0.2
# 获取数据集列表
data_list = os.listdir(data_dir)
random.shuffle(data_list)
# 计算划分点
num_data = len(data_list)
num_train = int(num_data * train_ratio)
num_val = int(num_data * val_ratio)
num_test = num_data - num_train - num_val
# 划分数据集
train_list = data_list[:num_train]
val_list = data_list[num_train:num_train+num_val]
test_list = data_list[num_train+num_val:]
# 创建目标文件夹
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
val_dir = os.path.join(data_dir, 'val')
test_dir = os.path.join(data_dir, 'test')
os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(val_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_dir, exist_ok=True)
# 复制文件到目标文件夹
for filename in train_list:
src_path = os.path.join(data_dir, filename)
dst_path = os.path.join(train_dir, filename)
shutil.copy(src_path, dst_path)
for filename in val_list:
src_path = os.path.join(data_dir, filename)
dst_path = os.path.join(val_dir, filename)
shutil.copy(src_path, dst_path)
for filename in test_list:
src_path = os.path.join(data_dir, filename)
dst_path = os.path.join(test_dir, filename)
shutil.copy(src_path, dst_path)
```
以上代码首先设置了数据集路径 `data_dir` 和划分比例 `train_ratio`、`val_ratio`、`test_ratio`。然后随机打乱数据集列表,并根据比例计算训练集、验证集和测试集的数量。接着创建目标文件夹,并将文件根据划分写入到对应的目标文件夹中。
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