对数据集进行分类处理
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1、数据集的划分
根据实际需求，按照一定比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。生成的文件夹结构可直接通过pytorch中的torchvision.datasets.folder.ImageFolder函数进行调用，例如设置root参数为'data/train'即可实现数据的直接读取。
#--data_floder_orign
# --class1
# --001.jpg
# --002.jpg
# --003.jpg
# --class2
# --004.jpg
# --005.jpg
# --006.jpg
# --class3
# --007.jpg
# --008.jpg
# --009.jpg
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#根据比例产生
# -data
# --train
# --class1
# --001.jpg
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