为以下每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

这段代码是一个 Python 函数，用于划分数据集。函数名为 `data_set_split`，接收四个参数：`src_data_folder`、`target_data_folder`、`train_scale`、`val_scale`、`test_scale`。其中，`src_data_folder` 是原始数据集所在的文件夹路径，`target_data_folder` 是划分后的数据集存放的文件夹路径，`train_scale`、`val_scale`、`test_scale` 是训练集、验证集和测试集所占比例。

接下来，函数开始执行，第一行代码打印出 "开始数据集划分" 的提示信息。`class_names` 是原始数据集中的所有类别名，通过 `os.listdir()` 函数获取。`split_names` 是需要划分的数据集名称，包括训练集、验证集和测试集。

接着，对于每个数据集名称，首先获取对应的数据集路径 `split_path`，如果该路径已存在则不做处理，否则创建该路径。

接下来，对于每个类别名称，首先获取对应的数据集路径 `class_split_path`，如果该路径已存在则不做处理，否则创建该路径。最终，函数执行完毕，完成了数据集的划分和存储。

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为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

这段代码定义了一个名为`data_set_split`的函数，其作用是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集，并将划分后的数据存储到目标文件夹中。具体来说，以下是对每行代码的注释：

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):

定义一个名为`data_set_split`的函数，接受3个参数：原始数据所在文件夹路径`src_data_folder`、划分后数据存储的目标文件夹路径`target_data_folder`，以及训练集、验证集、测试集的划分比例，默认值分别为0.8、0.1、0.1。

print("开始数据集划分")

在函数执行时，打印一条信息，表示开始进行数据集划分。

class_names = os.listdir(src_data_folder)

使用`os`模块中的`listdir`函数，获取原始数据文件夹中的所有子文件夹名称，保存到`class_names`列表中。

split_names = ['train', 'val', 'test']

定义一个包含3个元素的列表，分别表示划分后的3个数据集的名称。

for split_name in split_names:
    split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
    if os.path.isdir(split_path):
        pass
    else:
        os.mkdir(split_path)

对于每个划分后的数据集，将其存储的路径保存到`split_path`变量中，并检查该路径是否已存在。如果不存在，则使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。

for class_name in class_names:
    class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
    if os.path.isdir(class_split_path):
        pass
    else:
        os.mkdir(class_split_path)

对于每个原始数据子文件夹，在划分后的每个数据集中创建一个相应的子文件夹，并将其存储的路径保存到`class_split_path`变量中。如果该路径已存在，则跳过；否则，使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。

为每句代码做注释：if name == 'main': src_data_folder = r".\test" target_data_folder = r".\new" data_set_split(src_data_folder, target_data_folder)

# 这段代码是一个Python程序的入口，判断当前模块是否为主模块
if name == 'main':
# 定义源数据文件夹路径
src_data_folder = r".\test"
# 定义目标数据文件夹路径
target_data_folder = r".\new"
# 调用函数 data_set_split，将源数据文件夹中的数据集拆分成训练集和测试集，并保存到目标数据文件夹中
data_set_split(src_data_folder, target_data_folder)