Python脚本自动生成Caffe train_list.txt：步骤与示例

在Python编程中，Caffe是一个流行的深度学习框架，用于训练和部署卷积神经网络(CNN)模型。当我们处理大规模图像分类任务时，常常需要将数据集划分为训练集和测试集，以便模型能够在不同阶段进行有效的学习和验证。生成`train_list.txt`和`test_list.txt`这样的文本文件是常见的做法，它们包含图片的路径，便于Caffe读取。 本文主要介绍了如何使用Python脚本来自动化生成`train_list.txt`文件的过程。首先，作者假设我们有一个存储人脸图像的数据集，每个类别下有若干子目录，代表不同的类别。通过`os`模块，获取数据集的根目录`path_exp`，并遍历其子目录来识别类别（即文件夹名）。这里，`classes`列表存储了所有类别ID，`nrof_classes`则表示总共有多少个类别。 接下来，通过`for`循环，对于每个类别，创建对应的`class_name`变量，并根据类别数量确定哪些图片将被写入训练集，哪些写入测试集。在每次迭代中，先检查当前类别下的图片数量是否超过一定阈值（这里是4张），如果满足条件，则将一部分图片（通常是前两张）添加到测试列表`test_path`，其余的图片添加到训练列表`image_paths`中。如果当前类别中的图片不足4张，所有图片都放入训练集。 为了确保不包括零大小的图片，还进行了额外的文件大小检查，只有大小大于0的图片路径才会被写入文件。最后，使用`open()`函数创建`train_list.txt`和`test_list.txt`文件，并使用`writelines()`方法将图片路径写入文件，格式为类别名称加上图片路径后跟换行符`\n`。 这个Python脚本通过遍历文件夹结构、计数类别和图片数量，实现了高效地将数据集划分为训练集和测试集，为Caffe模型的训练提供了基础输入数据。这种方法简化了手动配置过程，适用于任何遵循类似目录结构的数据集，提高了开发效率。