划分jaffe图片数据集的代码，划分为训练集、验证集和测试集

好的，以下是一种可以用 Python 实现的 JAFFE 图片数据集划分代码：

import os
import shutil
import random

# 定义数据集路径和输出路径
root_dir = '/path/to/jaffe_dataset/'
train_dir = '/path/to/train_dir/'
val_dir = '/path/to/val_dir/'
test_dir = '/path/to/test_dir/'

# 定义训练集、验证集、测试集的比例
train_ratio = 0.6
val_ratio = 0.2
test_ratio = 0.2

# 创建输出路径
os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(val_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_dir, exist_ok=True)

# 遍历 JAFFE 数据集，并随机分配到训练集、验证集、测试集中
for klass in os.listdir(root_dir):
    klass_dir = os.path.join(root_dir, klass)
    images = os.listdir(klass_dir)
    num_images = len(images)

    # 随机打乱图片顺序
    random.shuffle(images)

    # 划分训练集、验证集、测试集
    train_cutoff = int(train_ratio * num_images)
    val_cutoff = int((train_ratio + val_ratio) * num_images)

    train_images = images[:train_cutoff]
    val_images = images[train_cutoff:val_cutoff]
    test_images = images[val_cutoff:]

    # 把图片复制到相应目录中
    for image in train_images:
        src_path = os.path.join(klass_dir, image)
        dst_path = os.path.join(train_dir, klass, image)
        os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True)
        shutil.copy(src_path, dst_path)

    for image in val_images:
        src_path = os.path.join(klass_dir, image)
        dst_path = os.path.join(val_dir, klass, image)
        os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True)
        shutil.copy(src_path, dst_path)

    for image in test_images:
        src_path = os.path.join(klass_dir, image)
        dst_path = os.path.join(test_dir, klass, image)
        os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True)
        shutil.copy(src_path, dst_path)
        
print('数据集划分完成！')

这个代码实现了在 `root_dir` 指定的 JAFFE 数据集中，将每个人的表情图片分配到训练集、验证集、测试集三个文件夹中，并按照不同的表情分类存放。其中，`train_ratio`、`val_ratio`、`test_ratio` 定义了训练集、验证集、测试集的比例，可以根据实际需求来设置。执行完此代码后，训练集、验证集、测试集三个文件夹中会存放相应的图片数据。