使用python进行深度学习 import os import d2l， 假设有个数据集zip包，里面有训练数据包文件夹和验证数据集文件夹并且它们都是两层的文件夹，如何通过改编以下代码来提取数据集def reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio): labels = d2l.read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'labels.csv')) valid_ratio = os.path.join(data_dir, train, train) d2l.reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio) d2l.reorg_test(data_dir)，展示你改编后的代码

def reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio):
labels = d2l.read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'labels.csv'))
train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
train_files = os.listdir(train_dir)
train_files = [os.path.join(train_dir, f) for f in train_files]
d2l.reorg_train_valid(train_files, labels, valid_ratio)
valid_dir = os.path.join(data_dir, 'valid')
valid_files = os.listdir(valid_dir)
valid_files = [os.path.join(valid_dir, f) for f in valid_files]
d2l.reorg_test(valid_files)

相关问题

我现在有图片文件夹和txt格式的yolo标注文件，我想划分一下数据集用于训练，python代码演示一下

好的，这里提供一个简单的Python脚本，可以将图片和对应的标注文件划分为训练集和验证集，并生成对应的txt文件。

假设你的图片文件夹为 `image_folder/`，标注文件夹为 `annotation_folder/`，想要将数据集划分为训练集和验证集，其中训练集占比为 0.8，验证集占比为 0.2，划分后的数据集保存在 `train/` 和 `val/` 文件夹中。

import os
import random

# 设置随机数种子，保证每次划分的结果一致
random.seed(1234)

# 图片文件夹和标注文件夹路径
image_folder = "image_folder/"
annotation_folder = "annotation_folder/"

# 训练集和验证集的文件夹路径
train_folder = "train/"
val_folder = "val/"

# 划分比例
train_ratio = 0.8

# 获取图片文件夹中所有的图片文件名
image_files = os.listdir(image_folder)

# 随机打乱图片文件名顺序
random.shuffle(image_files)

# 计算训练集和验证集的大小
num_train = int(len(image_files) * train_ratio)
num_val = len(image_files) - num_train

# 创建训练集和验证集的文件夹
if not os.path.exists(train_folder):
    os.makedirs(train_folder)
if not os.path.exists(val_folder):
    os.makedirs(val_folder)

# 遍历图片文件名列表，将图片和对应的标注文件划分到训练集或验证集中
for i, image_file in enumerate(image_files):
    if i < num_train:
        # 划分到训练集
        os.rename(os.path.join(image_folder, image_file), os.path.join(train_folder, image_file))
        os.rename(os.path.join(annotation_folder, image_file.replace(".jpg", ".txt")), os.path.join(train_folder, image_file.replace(".jpg", ".txt")))
        with open("train.txt", "a") as f:
            f.write(os.path.join(train_folder, image_file) + "\n")
    else:
        # 划分到验证集
        os.rename(os.path.join(image_folder, image_file), os.path.join(val_folder, image_file))
        os.rename(os.path.join(annotation_folder, image_file.replace(".jpg", ".txt")), os.path.join(val_folder, image_file.replace(".jpg", ".txt")))
        with open("val.txt", "a") as f:
            f.write(os.path.join(val_folder, image_file) + "\n")

执行完毕后，你会得到训练集图片和对应标注的文件夹 `train/`，验证集图片和对应标注的文件夹 `val/`，以及训练集图片路径列表 `train.txt` 和验证集图片路径列表 `val.txt`。

python将数一个文件夹的图片分成训练集和验证集

在Python中，要将一个文件夹中的图片分成训练集和验证集，可以使用os和random模块来实现。

首先，我们需要使用os模块来获取文件夹中的所有图片文件的路径，并存储在一个列表中。可以使用os.listdir()函数来获取文件夹中的所有文件名，然后循环遍历这些文件名，使用os.path.join()函数来获取文件的完整路径。

接着，我们可以使用random模块中的shuffle()函数来打乱图片文件的顺序，以确保训练集和验证集的随机性。然后，根据需求，可以将打乱后的列表划分为训练集和验证集的两个子列表。

最后，我们可以使用shutil模块中的move()函数来将训练集和验证集中的图片文件移动到相应的文件夹中。首先，我们需要创建两个新的文件夹，分别用于存放训练集和验证集的图片文件。接着，可以使用os.makedirs()函数来创建文件夹，使用shutil.move()函数将图片文件从原始文件夹移动到新的文件夹中。

以下是一个示例代码：

import os
import random
import shutil

# 原始图片文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder/'

# 获取文件夹中所有图片文件的路径
img_paths = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.jpg')]

# 打乱图片文件的顺序
random.shuffle(img_paths)

# 划分训练集和验证集
train_ratio = 0.8  # 训练集所占比例
train_size = int(len(img_paths) * train_ratio)
train_img_paths = img_paths[:train_size]
val_img_paths = img_paths[train_size:]

# 创建训练集和验证集文件夹
train_folder = os.path.join(folder_path, 'train')
val_folder = os.path.join(folder_path, 'val')
os.makedirs(train_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(val_folder, exist_ok=True)

# 将图片文件移动到训练集文件夹中
for img_path in train_img_paths:
    shutil.move(img_path, train_folder)

# 将图片文件移动到验证集文件夹中
for img_path in val_img_paths:
    shutil.move(img_path, val_folder)

通过以上代码，我们可以将一个文件夹中的图片文件按照训练集和验证集的比例进行划分，并将其移动到相应的文件夹中，以供后续的机器学习或深度学习任务使用。