如何用PyTorch将指定文件夹图片自动划分为训练集与验证集？
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本文共计527个文字，预计阅读时间需要3分钟。
PyTorch 提供了 ImageFolder 类来加载具有特定文件结构的图片数据集，例如：
+ root/dog/xxx.png+ root/dog/xxy.png+ root/dog/xxz.png+ root/cat/123.png+ root/cat/nsdf3.png+ root/cat/asd932_.png
使用这种结构的问题在于，无法直接将训练集（train）加载。
PyTorch提供了ImageFolder的类来加载文件结构如下的图片数据集：
root/dog/xxx.png root/dog/xxy.png root/dog/xxz.png root/cat/123.png root/cat/nsdf3.png root/cat/asd932_.png
使用这个类的问题在于无法将训练集（training dataset）和验证集（validation dataset）分开。我写了两个类来完成这个工作。
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PyTorch 提供了 ImageFolder 类来加载具有特定文件结构的图片数据集，例如：
+ root/dog/xxx.png+ root/dog/xxy.png+ root/dog/xxz.png+ root/cat/123.png+ root/cat/nsdf3.png+ root/cat/asd932_.png
使用这种结构的问题在于，无法直接将训练集（train）加载。
PyTorch提供了ImageFolder的类来加载文件结构如下的图片数据集：
root/dog/xxx.png root/dog/xxy.png root/dog/xxz.png root/cat/123.png root/cat/nsdf3.png root/cat/asd932_.png
使用这个类的问题在于无法将训练集（training dataset）和验证集（validation dataset）分开。我写了两个类来完成这个工作。