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一、背景
最近需要用Vision Transformer（ViT）完成图像分类任务，因此查到了WZMIAOMIAO的GitHub，里面有各种图像处理的方法。而图像处理的前期工作就是获取大量的数据集，用于训练模型参数，以准确识别或分类我们的目标图像。
因此，这里以下载花分类数据集为例，并使用python程序，自动将数据集分为训练集和测试集，原理是通用的，我们可以用此方法，制作我们自己的数据集，并自动将其分类。
二、环境配置
系统：Windows 11（为了方便，我并没有切换到ubuntu系统）
为成功运行程序，我是新建了一个conda环境，conda名称为Vit。
Anaconda3
python3.8
pycharm（IDE）
具体指令如下：
# 打开Anaconda Prompt
conda create -n Vit python=3.8
conda activate Vit
三、下载数据集并自动分为训练集和测试集
先下载deep-learning-for-image-processing整个项目，保存在E:\manipulator_programming\ViT文件夹。
项目链接：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing
然后根据链接https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz，下载花分类数据集。
花分类数据集使用教程：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/data_set
具体步骤为：
（1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"
（2）点击链接下载花分类数据集 https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
（3）解压数据集到flower_data文件夹下
这一步一定要注意文件夹的层级结构，删除多余的文件，包括压缩文件，不然执行第4步脚步时容易报错。
├── data_set
├── flower_data
├── flower_photos
├──daisy
├──dandelion
├──roses
├──sunflowers
├──tulips
├──LICENSE.txt
├── README.md
└── split_data.py
小tip，如何在CSDN的HTML文档下输入空格字符：$ +空格$，
（4）执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val，完整代码如下：
import os
from shutil import copy, rmtree
import randomdef mk_file(file_path: str):if os.path.exists(file_path):# 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建rmtree(file_path)os.makedirs(file_path)def main():# 保证随机可复现random.seed(0)# 将数据集中10%的数据划分到验证集中split_rate = 0.1# 指向你解压后的flower_photos文件夹cwd = os.getcwd()data_root = os.path.join(cwd, "flower_data")origin_flower_path = os.path.join(data_root, "flower_photos")assert os.path.exists(origin_flower_path), "path '{}' does not exist.".format(origin_flower_path)flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]# 建立保存训练集的文件夹train_root = os.path.join(data_root, "train")mk_file(train_root)for cla in flower_class:# 建立每个类别对应的文件夹mk_file(os.path.join(train_root, cla))# 建立保存验证集的文件夹val_root = os.path.join(data_root, "val")mk_file(val_root)for cla in flower_class:# 建立每个类别对应的文件夹mk_file(os.path.join(val_root, cla))for cla in flower_class:cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)images = os.listdir(cla_path)num = len(images)# 随机采样验证集的索引eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))for index, image in enumerate(images):if image in eval_index:# 将分配至验证集中的文件复制到相应目录image_path = os.path.join(cla_path, image)new_path = os.path.join(val_root, cla)copy(image_path, new_path)else:# 将分配至训练集中的文件复制到相应目录image_path = os.path.join(cla_path, image)new_path = os.path.join(train_root, cla)copy(image_path, new_path)print("\r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="") # processing barprint()print("processing done!")if __name__ == '__main__':main()我们可以根据这个框架，进行适当修改，将自己的数据集自动分为训练集和测试集。
至此，数据集中的10%被复制到val文件夹下，90%被复制到train文件夹下，完美！！！
结果如下：
分享一张花分类数据集中好看的tulips郁金香图片。
