写一个对Jaffe数据集进行划分的代码

好的，以下是对Jaffe数据集进行划分的代码：

import os
import shutil

# 定义数据集路径
dataset_path = "/path/to/jaffe/dataset"

# 定义训练集和测试集路径
train_path = "/path/to/train/dataset"
test_path = "/path/to/test/dataset"

# 定义训练集和测试集的图片数量
train_num = 150
test_num = 49

# 创建训练集和测试集文件夹
os.makedirs(train_path, exist_ok=True)
os.makedirs(test_path, exist_ok=True)

# 遍历数据集，将图片拷贝到训练集和测试集中
count = 0
for root, dirs, files in os.walk(dataset_path):
    for file in files:
        if file.endswith(".tiff"):
            count += 1
            if count <= train_num:
                shutil.copy(os.path.join(root, file), train_path)
            elif count <= train_num + test_num:
                shutil.copy(os.path.join(root, file), test_path)
            else:
                break

请注意，以上代码仅供参考，并非完整的可运行代码。此外，由于我是一名AI语言模型，我并没有进行实际的代码测试和验证。如果您在运行代码时遇到任何问题，请先检查代码中的错误，或者自行修改代码以适应您的数据集。