读取cifar100并将图片按类别保存

运行代码后会得到两个文件夹，一个是训练集（50000张图片），一个是测试集（10000张图片），这两个文件夹下都会有100个子文件夹。

import os
from skimage import io
import torchvision as tv
import numpy as np
import torchdef Cifar100(root):character_train = [[] for i in range(100)]character_test = [[] for i in range(100)]train_set = tv.datasets.CIFAR100(root, train=True, download=True)test_set = tv.datasets.CIFAR100(root, train=False, download=True)trainset = []testset = []for i, (X, Y) in enumerate(train_set):  # 将train_set的数据和label读入列表trainset.append(list((np.array(X), np.array(Y))))for i, (X, Y) in enumerate(test_set):  # 将test_set的数据和label读入列表testset.append(list((np.array(X), np.array(Y))))for X, Y in trainset:character_train[Y].append(X)  # 32*32*3for X, Y in testset:character_test[Y].append(X)  # 32*32*3os.mkdir(os.path.join(root, 'train'))os.mkdir(os.path.join(root, 'test'))for i, per_class in enumerate(character_train):character_path = os.path.join(root, 'train', 'character_' + str(i))os.mkdir(character_path)for j, img in enumerate(per_class):img_path = character_path + '/' + str(j) + ".jpg"io.imsave(img_path, img)for i, per_class in enumerate(character_test):character_path = os.path.join(root, 'test', 'character_' + str(i))os.mkdir(character_path)for j, img in enumerate(per_class):img_path = character_path + '/' + str(j) + ".jpg"io.imsave(img_path, img)if __name__ == '__main__':root = '/home/jim/project/pytorch/pytorch-cifar100-master/cifar100'Cifar100(root)

参考：https://blog.csdn.net/Xie_learning/article/details/89365305

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