pytorch中对于图像数据集进行划分成train，test和val

1. 手上目前拥有数据集是一大坨，没有train，test，val的划分，如图所示
   
2. 目录结构：

|---data
     |---dslr
         |---images
         		|---back_pack
         			|---a.jpg
         			|---b.jpg
         			...

3. 转换后的格式如图
   
   目录结构为：

|---datanews
     |---dslr
         |---images
         		|---test
         		|---train
         		|---valid
	         		|---back_pack
	         			|---a.jpg
	         			|---b.jpg
	         			...

4. 代码如下：
   4.1 先创建同样结构的层级结构
   4.2 然后讲原始数据按照比例划分
   4.3 移入到对应的文件目录里面

import os, random, shutil


def make_dir(source, target):
    '''
    创建和源文件相似的文件路径函数
    :param source: 源文件位置
    :param target: 目标文件位置
    '''
    dir_names = os.listdir(source)
    for names in dir_names:
        for i in ['train', 'valid', 'test']:
            path = target + '/' + i + '/' + names
            if not os.path.exists(path):
                os.makedirs(path)


def divideTrainValiTest(source, target):
    '''
        创建和源文件相似的文件路径
        :param source: 源文件位置
        :param target: 目标文件位置
    '''
    # 得到源文件下的种类
    pic_name = os.listdir(source)
    
    # 对于每一类里的数据进行操作
    for classes in pic_name:
        # 得到这一种类的图片的名字
        pic_classes_name = os.listdir(os.path.join(source, classes))
        random.shuffle(pic_classes_name)
        
        # 按照8：1：1比例划分
        train_list = pic_classes_name[0:int(0.8 * len(pic_classes_name))]
        valid_list = pic_classes_name[int(0.8 * len(pic_classes_name)):int(0.9 * len(pic_classes_name))]
        test_list = pic_classes_name[int(0.9 * len(pic_classes_name)):]
        
        # 对于每个图片，移入到对应的文件夹里面
        for train_pic in train_list:
            shutil.copyfile(source + '/' + classes + '/' + train_pic, target + '/train/' + classes + '/' + train_pic)
        for validation_pic in valid_list:
            shutil.copyfile(source + '/' + classes + '/' + validation_pic,
                            target + '/valid/' + classes + '/' + validation_pic)
        for test_pic in test_list:
            shutil.copyfile(source + '/' + classes + '/' + test_pic, target + '/test/' + classes + '/' + test_pic)



if __name__ == '__main__':
    filepath = r'../data/dslr/images'
    dist = r'../datanews/dslr/images'
    make_dir(filepath, dist)
    divideTrainValiTest(filepath, dist)