我需要一个简单的图片数据集，包含test和train

你可以使用MNIST数据集，这是一个经典的手写数字数据集，适合用于计算机视觉中的图像分类任务。

你可以使用Keras库来下载和加载MNIST数据集。以下是一个简单的Python程序，可以下载和加载MNIST数据集：

from keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 输出训练数据集和测试数据集的形状
print('train_images.shape:', train_images.shape)
print('train_labels.shape:', train_labels.shape)
print('test_images.shape:', test_images.shape)
print('test_labels.shape:', test_labels.shape)

这个程序使用Keras库的`mnist.load_data()`函数来下载和加载MNIST数据集。它返回训练数据集和测试数据集的图像和标签，分别存储在`train_images`、`train_labels`、`test_images`和`test_labels`变量中。

请注意，MNIST数据集已经被分成了训练数据集和测试数据集，你不需要手动拆分数据。训练数据集包含60,000个图像，测试数据集包含10,000个图像。

你可以根据需要使用这些数据集来训练和测试你的图像分类模型。