加载完数据train_images, train_labels，test_images, test_labels要怎么进行划分然后用sklearn进行训练

在使用sklearn进行机器学习模型训练前，需要先对数据集进行划分，这通常分为训练集和测试集。如果你已经加载了数据集，例如`train_images`, `train_labels`, `test_images`, `test_labels`，你可以使用sklearn库中的`train_test_split`函数来进一步划分训练集，以便创建一个验证集来调整模型参数。

以下是一个简单的步骤说明，展示如何使用`train_test_split`进行数据划分：

1. 导入必要的库：

from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 假设`train_images`和`train_labels`已经加载到你的程序中，你可以将它们作为输入和标签传入`train_test_split`函数中。此外，你可以指定`test_size`参数来决定测试集的比例，以及`random_state`参数来控制随机数生成器的种子，从而确保结果可重复。

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train_images, train_labels, test_size=0.2, random_state=42)

在这里，`X_train`和`y_train`构成了新的训练集，`X_val`和`y_val`构成了验证集，验证集的比例为20%。

3. 现在你可以使用`X_train`和`y_train`对模型进行训练。在模型训练过程中，你可以使用`X_val`和`y_val`来评估模型性能，并进行超参数调整。

4. 训练完成后，你可以使用测试集`test_images`和`test_labels`来评估最终模型的泛化能力。

这里需要注意的是，如果你的数据集已经预划分好训练集和测试集，通常不需要再划分训练集和验证集。但如果需要，就可以按照上述步骤操作。