:param train_scale: 训练集比例 :param val_scale: 验证集比例 :param test_scale: 测试集比例 :return: ''' print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) # 在目标目录下创建文件夹 split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path ...
我们可以借助Pytorch从文件夹中读取数据集,十分方便,但是Pytorch中没有提供数据集划分的操作,需要手动将原始的数据集划分为训练集、验证集和测试集,废话不多说,这里我写了一个工具类,帮助大家将数据集自动划分为训练集、验证集和测试集,还可以指定比例,代码如下。 # 工具类importosimportrandomimportshutilfromshutilimp...
"{}类按照{}:{}:{}的比例划分完成,一共{}张图片".format(class_name,train_scale,val_scale,test_scale,current_data_length)) print("训练集{}:{}张".format(train_folder,train_num)) print("验证集{}:{}张".format(val_folder,val_num)) print("测试集{}:{}张".format(test_folder,test_num...