# 将数据集按照 80% - 20% 的比例划分为训练集和验证集 train_dir = os.path.join(data_dir, 'train') val_dir = os.path.join(data_dir, 'val') if not os.path.exists(val_dir): os.makedirs(train_dir) os.makedirs(val_dir) # 遍历每个标签的文件夹 for label in labels: label_dir = os.path.join(data_dir, label) images = os.listdir(label_dir) random.shuffle(images) # 随机打乱图像顺序 # 划分训练集和验证集 split_index = int(0.8 * len(images)) train_images = images[:split_index] val_images = images[split_index:] # 将训练集和验证集图像复制到对应的文件夹中 for image in train_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(train_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) for image in val_images: src_path = os.path.join(label_dir, image) dst_path = os.path.join(val_dir, label, image) os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True) # 确保目标文件夹存在 shutil.copy(src_path, dst_path) #print("数据集已成功划分为训练集和验证集。") # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform) val_data = datasets.ImageFolder(val_dir, transform=transform) 出现了这个错误name 'transform' is not defined

这个错误是因为代码中使用了变量 transform，但是没有定义。通常情况下，在 PyTorch 中定义数据集时需要对数据进行预处理，如图像的大小调整、归一化等操作，这些预处理操作会通过 transform 变量进行定义。因此，你需要确认是否在代码前面定义了相应的 transform 变量。如果没有定义，你可以参考 PyTorch 官方文档中的示例代码进行定义，或者自行定义适合你的数据集的 transform 变量。