划分jaffe图片数据集的代码，划分为训练集、验证集和测试集

实现这个目标的常用方法是根据原始数据集的大小分配响应的比例，确保训练集、验证集和测试集的总和为 1。以下是 Python 代码：

import os
import random
import shutil

# 原始数据集所在目录
src_dir = "/path/to/jaffe_dataset"

# 划分后数据集所在目录
output_dir = "/path/to/jaffe_split"

# 训练集、验证集和测试集所占比例
train_ratio = 0.7
val_ratio = 0.15
test_ratio = 0.15

assert train_ratio + val_ratio + test_ratio == 1.0, "The sum of train_ratio, val_ratio and test_ratio should be 1.0"

# 获取所有图片文件名
images = []
for filename in os.listdir(src_dir):
    if filename.endswith(".tiff"):
        images.append(filename)

# 打乱图片顺序
random.shuffle(images)

# 计算训练集、验证集和测试集大小
num_images = len(images)
num_train = int(num_images * train_ratio)
num_val = int(num_images * val_ratio)
num_test = num_images - num_train - num_val

# 创建目录
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(output_dir, "train"), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(output_dir, "val"), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(output_dir, "test"), exist_ok=True)

# 复制图片到对应目录
for i, image in enumerate(images):
    if i < num_train:
        dst_dir = os.path.join(output_dir, "train")
    elif i < num_train + num_val:
        dst_dir = os.path.join(output_dir, "val")
    else:
        dst_dir = os.path.join(output_dir, "test")
        
    shutil.copy(os.path.join(src_dir, image), os.path.join(dst_dir, image))

请注意，以上代码仅供参考，具体实现可能因环境而异。