2021-06-30

python深度学习数据集划分详解

import os
import random
import sys
import shutil
#abspath表示此时本文件所在的位置，dirname表示上级目录所在是位置
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
print(BASE_DIR)
#如果我们创建的新路径不存在，则创建该路径
def makedir(new_dir):
    if not os.path.exists(new_dir):
        os.makedirs(new_dir)

if __name__=='__main__':
    #路径拼接，创建一系列文件夹
    dataset_dir = os.path.abspath(os.path.join(BASE_DIR,"data", "RMB_data"))
    print(dataset_dir)
    split_dir = os.path.abspath(os.path.join(BASE_DIR, "data", "rmb_split"))
    print(split_dir)
    train_dir = os.path.join(split_dir, "train")
    print(train_dir)
    valid_dir = os.path.join(split_dir, "valid")
    test_dir = os.path.join(split_dir, "test")
    if not os.path.exists(dataset_dir):
        raise Exception("\n{}不存在，请下载 02-01-数据-RMB_data.rar 放到\n{} 下，并解压即可".format(
            dataset_dir, os.path.dirname(dataset_dir)))
    #训练集，验证集，测试集划分的比例
    train_pct=0.8
    valid_pct=0.1
    test_pct=0.1
    #root指的是当前所在的文件夹路径，dirs是当前文件夹路径下的文件夹列表，files是当前文件夹路径下的文件列表。
    for root,dirs,file in os.walk(dataset_dir):
        #遍历每一个文件夹列表,获取文件夹下的每一个文件
        for sub_dir in dirs:
            imgs=os.listdir(os.path.join(root,sub_dir))
            #将.jpg文件过滤出来
            imgs=list(filter(lambda x: x.endswith('jpg'),imgs))
            #打乱顺序
            random.shuffle(imgs)
            #图片数量
            img_count=len(imgs)
            #训练集数量
            train_point=int(img_count*train_pct)
            #验证集数量
            valid_point=int(img_count*(train_pct+valid_pct))
            if img_count==0:
                print("{}目录下，无图片，请检查".format(os.path.join(root, sub_dir)))
                sys.exit(0)
            #将图片存入对应的文件夹中
            for i in range(img_count):
                if i