pytorch怎么把图像数据集进行划分成train,test和val

这篇文章给大家分享的是有关PyTorch怎么把图像数据集进行划分成train,test和val的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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：

1 先创建同样结构的层级结构

2 然后讲原始数据按照比例划分

3 移入到对应的文件目录里面

import os, random, shutildef 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)

补充：pytorch中数据集的划分方法及eError: take(): argument 'index' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray错误原因

在使用pytorch框架时，难免需要对数据集进行训练集和验证集的划分，一般使用sklearn.model_selection中的train_test_split方法

该方法使用如下：

from sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npimport torchimport torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import DataLoader traindata = np.load(train_path)   # image_num * W * Htrainlabel = np.load(train_label_path)train_data = traindata[:, np.newaxis, ...]train_label_data = trainlabel[:, np.newaxis, ...] x_tra, x_val, y_tra, y_val = train_test_split(train_data, train_label_data, test_size=0.1, random_state=0)  # 训练集和验证集使用9:1 x_tra = Variable(torch.from_numpy(x_tra))x_tra = x_tra.float()y_tra = Variable(torch.from_numpy(y_tra))y_tra = y_tra.float() x_val = Variable(torch.from_numpy(x_val))x_val = x_val.float()y_val = Variable(torch.from_numpy(y_val))y_val = y_val.float() # 训练集的DataLoadertraindataset = torch.utils.data.TensorDataset(x_tra, y_tra)trainloader = DataLoader(dataset=traindataset, num_workers=opt.threads, batch_size=8, shuffle=True)   # 验证集的DataLoadervalidataset = torch.utils.data.TensorDataset(x_val, y_val)valiloader = DataLoader(dataset=validataset, num_workers=opt.threads, batch_size=opt.batchSize, shuffle=True)

注意：如果按照如下方式使用，就会报eError: take(): argument 'index' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray错误

from sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npimport torchimport torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import DataLoader traindata = np.load(train_path)   # image_num * W * Htrainlabel = np.load(train_label_path) train_data = traindata[:, np.newaxis, ...]train_label_data = trainlabel[:, np.newaxis, ...] x_train = Variable(torch.from_numpy(train_data))x_train = x_train.float()y_train = Variable(torch.from_numpy(train_label_data))y_train = y_train.float()# 将原始的训练数据集分为训练集和验证集，后面就可以使用早停机制x_tra, x_val, y_tra, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1)  # 训练集和验证集使用9:1

报错原因：

train_test_split方法接受的x_train,y_train格式应该为numpy.ndarray 而不应该是Tensor，这点需要注意。

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