environment
對於計算機視覺深度學習任務，對資料的處理包括
劃分資料集，將資料集劃分為劃分訓練集、驗證集、測試集；
預處理，對影象進行資料增強和標準化；
讀取，讀取乙個 batch 的資料輸入模型。
pytorch 讀取資料進行訓練時，要求資料按照特定的目錄結構放好，所以劃分資料集就是要將資料整理為特定的目錄格式。
到手的訓練影象資料集有時候並未是方便 pytorch 讀取的目錄格式。以 tinymind人民幣面值識別 任務的訓練集為例，共有 39620 張，train_face_value_label.csv 中為每張對應的標籤資訊
├── train
│ ├── 39620 images.jpeg
└── train_face_value_label.csv
編寫乙個 categorise.py 按類別存放到不同目錄中，形成以下目錄結構
# shutil.move 萬一卡住比較難辦
time_taken = time.time(
)- since
('time taken: m s'
.format
(time_taken //
60, time_taken %60)
)# time taken: 3m 0s
接著，對已經分類存放好的影象資料進行劃分。編寫乙個 split.py 拿出一部分放入 val 目錄中，作為驗證集。對於例子，設定訓練集 : 驗證集 = 99% : 1%
split.py 中的**可以如下
如果還需要劃分測試集，就再執行一次，改split_name變數值為test並且調整劃分比例split_pct即可。
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