如何在X\u train,y\u train,X\u test,y\u test中分割图像数据集?

你可以建造 X y 数组使用 os

import os

X = []
y = []
base_dir = '<full path to dataset folder>/'
for f in sorted(os.listdir(base_dir)):
    if os.path.isdir(base_dir+f):
        print(f"{f} is a target class")
        for i in sorted(os.listdir(base_dir+f)):
            print(f"{i} is an input image path")
            X.append(base_dir+f+'/'+i)
            y.append(f)
print(X)
print(y)

然后你可以使用 train_test_split(X,y, test_size=0.20) pillow 或 scikit-image 或者类似的。

如果你打算使用 pytorch ImageFolder class