图像分类数据集划分（创建ImageNet格式的数据集）

原始数据文件夹如下：
├──data├── 0  类别1├── 1  类别2制作数据集格式如下所示：
├──datasets├── meta│   ├── test.txt     # 测试数据集的标注文件│   ├── train.txt    # 训练数据集的标注文件│   └── val.txt      # 验证数据集的标注文件├── train│   ├── 0│   ├── 1│   ├── test│   ├── 0│   ├── 1│└── val│   ├── 0│   ├── 1划分数据集比例，训练集：验证集：测试集=0.6：0.2：0.2

划分数据集代码如下：

import os
import shutil
import random
from tqdm import tqdm# 定义原始数据文件夹和目标数据集文件夹
data_dir = 'data'
target_dir = 'datasets'# 定义数据集划分比例
train_split_ratio = 0.6
val_split_ratio = 0.2
test_split_ratio = 0.2# 创建目标数据集文件夹及其子目录结构
os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, 'meta'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, 'train'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, 'test'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(target_dir, 'val'), exist_ok=True)# 获取原始数据文件夹下的子目录列表
categories = os.listdir(data_dir)# 遍历每个子目录
for category in categories:# 获取该类别下的所有文件files = os.listdir(os.path.join(data_dir, category))# 随机打乱文件顺序random.shuffle(files)# 计算划分数据集的索引total_files = len(files)train_split = int(train_split_ratio * total_files)val_split = int(val_split_ratio * total_files)# 划分数据集并复制到目标文件夹，使用tqdm添加进度条for file in tqdm(files[:train_split], desc=f'Copying train data for {category}'):src = os.path.join(data_dir, category, file)dst = os.path.join(target_dir, 'train', category)os.makedirs(dst, exist_ok=True)shutil.copy(src, os.path.join(dst, file))for file in tqdm(files[train_split:train_split + val_split], desc=f'Copying validation data for {category}'):src = os.path.join(data_dir, category, file)dst = os.path.join(target_dir, 'val', category)os.makedirs(dst, exist_ok=True)shutil.copy(src, os.path.join(dst, file))for file in tqdm(files[train_split + val_split:], desc=f'Copying test data for {category}'):src = os.path.join(data_dir, category, file)dst = os.path.join(target_dir, 'test', category)os.makedirs(dst, exist_ok=True)shutil.copy(src, os.path.join(dst, file))# 创建标注文件（train.txt、val.txt、test.txt）
with open(os.path.join(target_dir, 'meta', 'train.txt'), 'w') as train_txt:for category in categories:train_files = os.listdir(os.path.join(target_dir, 'train', category))for file in train_files:train_txt.write(f'{os.path.join("train", category, file)} {category}\n')with open(os.path.join(target_dir, 'meta', 'val.txt'), 'w') as val_txt:for category in categories:val_files = os.listdir(os.path.join(target_dir, 'val', category))for file in val_files:val_txt.write(f'{os.path.join("val", category, file)} {category}\n')with open(os.path.join(target_dir, 'meta', 'test.txt'), 'w') as test_txt:for category in categories:test_files = os.listdir(os.path.join(target_dir, 'test', category))for file in test_files:test_txt.write(f'{os.path.join("test", category, file)} {category}\n')print("数据集划分完成！")