写一个代码，将aerial图片文件夹和sat图片文件夹中的文件转变为训练集和测试集输入CNN神经网络

以下是一个示例代码，用于将`aerial`和`sat`两个文件夹中的图像数据集划分为训练集和测试集，并输入到CNN神经网络中进行训练或测试：

import os
from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集路径
data_dir = "/path/to/dataset"
aerial_dir = "aerial"
sat_dir = "sat"
img_height = 256
img_width = 256

# 读取图像数据并转换为NumPy数组
def load_data():
    data = []
    labels = []
    for subdir in os.listdir(data_dir):
        if subdir == aerial_dir or subdir == sat_dir:
            label = subdir
            for file in os.listdir(os.path.join(data_dir, subdir)):
                img_path = os.path.join(data_dir, subdir, file)
                img = Image.open(img_path)
                img = img.resize((img_height, img_width))
                img_array = np.array(img)
                data.append(img_array)
                labels.append(label)
    return np.array(data), np.array(labels)

# 将数据集划分为训练集和测试集
def split_data(x, y):
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
    return x_train, x_test, y_train, y_test

# 构建CNN神经网络模型
def build_model():
    # TODO: 构建模型结构
    pass

# 训练模型
def train_model():
    # 加载数据
    x, y = load_data()
    # 将数据集划分为训练集和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = split_data(x, y)
    # 构建模型
    model = build_model()
    # 训练模型
    model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

# 测试模型
def test_model():
    # 加载数据
    x, y = load_data()
    # 将数据集划分为训练集和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = split_data(x, y)
    # 构建模型
    model = build_model()
    # 加载已训练的模型权重
    model.load_weights("model_weights.h5")
    # 评估模型性能
    loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
    print("Test Loss:", loss)
    print("Test Accuracy:", accuracy)

# 训练或测试模型
train_model()
test_model()

在上述代码中，`load_data()`函数用于读取`aerial`和`sat`两个文件夹中的图像数据集，并将其转换为NumPy数组。具体步骤与之前提到的相同。

`split_data()`函数用于将数据集划分为训练集和测试集。在此函数中，使用`train_test_split()`方法将数据集随机划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数指定测试集所占比例，`random_state`参数指定随机种子，以保证每次划分的结果相同。

`train_model()`函数用于训练CNN神经网络模型。在此函数中，先使用`load_data()`函数加载数据，然后使用`split_data()`函数将数据集划分为训练集和测试集，最后使用`fit()`方法进行模型训练，并在训练过程中使用`validation_data`参数指定测试集数据。

`test_model()`函数用于测试CNN神经网络模型的性能。在此函数中，同样使用`load_data()`函数加载数据，并使用`split_data()`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后使用`build_model()`函数构建模型，使用`load_weights()`方法加载已训练的模型权重，并使用`evaluate()`方法进行模型性能评估。

需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要对图像数据进行更加复杂的预处理，例如数据增强、标准化等操作，以提高模型的性能。同时，也需要根据实际情况进行模型调参，以获得更好的性能。