如何将原始数据集分为训练集与测试集

我们通常拿到的数据集为一整个数据集，往往我们需要拆分为训练集与测试集，其拆分代码如下。该代码从数据集中取出测试集，剩下的就可以作为训练集使用。当然，也可以在此代码上更改，获得训练集。

import os
import shutil
import random
'''
image_path:原始数据集图像文件夹路径
label_path:原始数据集标签文件夹路径
test_image_path:测试集图像文件夹路径
test_label_path:测试集标签文件夹路径
test_percent:测试集数据占比，默认0.2，一般数据拆分时测试集与训练集是2：8
'''
def split_train_test_data(image_path,label_path,test_image_path,test_label_path,test_percent=0.2):
    '''获得标签文件列表'''
    label_list = os.listdir(label_path)
    '''将标签列表随机排列'''
    random.shuffle(label_list)
    image_name_list=[]
    label_name_list=[]
    for label_name in label_list:
        each_name, _ = os.path.splitext(label_name)
        image_name = os.path.join(image_path, '{}.jpg'.format(each_name))
        label_name = os.path.join(label_path, '{}.txt'.format(each_name))
        image_name_list.append(image_name)
        label_name_list.append(label_name)

    '''计算测试集数据数量'''
    test_label_len=int(test_percent*len(label_list))
    '''将图像及标签文件移动到test文件夹中'''
    count=0
    for i in range(test_label_len):
        shutil.move(label_name_list[i], test_label_path)
        shutil.move(image_name_list[i], test_image_path)
        count+=1
    print('split complete,test_image number=%d'%count)