深度学习pytorch分割数据集的方法（将大数据集改小更加易于训练）||图像分类

问题一：划分训练集和验证集：

import os
from shutil import copy, rmtree
import random


def 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, "my_data3")
    origin_flower_path = os.path.join(data_root, "images")
    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 bar
        print()

    print("processing done!")


if __name__ == '__main__':
    main()

当由于硬件设备的影响或者计算量参数的庞大可以使用以下方法，适当的减少数据量以方便进行训练：

方法1.如果是标准的数据集：（文件每组分类都有规定的图片）

可以随机删除一些数据

import os
import random

def delete_images(dir_path, num_to_delete):
    # 获取目录中的所有文件
    files = os.listdir(dir_path)
    # 过滤出图像文件
    image_files = [f for f in files if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
    # 如果要删除的图片数量大于图片总数，则只删除所有图片
    num_to_delete = min(num_to_delete, len(image_files))
    # 随机选择要删除的图片
    images_to_delete = random.sample(image_files, num_to_delete)
    # 删除图片
    for image in images_to_delete:
        os.remove(os.path.join(dir_path, image))

# 使用示例：从当前目录中删除 5 张图片
delete_images(r'F:\Python\BCNN\鸟类细粒度分类\my_data\images\010.Red_winged_Blackbird', 20)

方法二：如果是torchvision里面的数据集，比如

 trainset = datasets.CIFAR10(root=image_path,train=True,download=False,
                                transform=data_transform[‘train’])

 分割数据集可以采用：

• class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 获取指定一个索引序列对应的子数据集。

 代码实操：

    trainset1 = datasets.CIFAR10(root=image_path,train=True,download=False,
                                transform=data_transform['train'])
    # 定义索引列表，选择前5000张图像进行训练
    subset_indices1 = list(range(10000))
    trainset = Subset(trainset1, subset_indices1)
    trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
                                             shuffle=True, num_workers=0)
    # 将class_to_idx属性添加到Subset对象中
    trainset.class_to_idx = trainset1.class_to_idx
    train_steps = len(trainloader)
    print(train_steps)
    testset1 = datasets.CIFAR10(root=image_path,train=False,download=False,
                               transform=data_transform['val'])
    subset_indices2 = list(range(2000))
    testset = Subset(testset1, subset_indices2)

    testloader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
                                             shuffle=False, num_workers=0)
    # val_steps = len(testloader)

    bird_list = trainset.class_to_idx

这里要注意的是，选择要划分的数据集后，要使用trainset.class_to_idx = trainset1.class_to_idx将class_to_idx添加到Subset对象中。

这样就可以实现指定数据集数量的选取和训练啦

参考文章：

【1】Pytorch划分数据集的方法：torch.utils.data.Subset – 爱学英语的程序媛 – 博客园 (cnblogs.com)

【2】 chatGPT