摘要：在光學領域，特別是研究計算光學成像的時候，需要將數據不斷地傳入SLM（空間光調制器），因此，需要將數據集進行處理
1、以mnist為例，解壓縮mnist數據集，並將圖片與標簽分別保存
2、以mnist為例，將mnist中相同標簽的圖片保存在同一個文件下
1 #!/usr/bin/env python 3.6 2 #_*_coding:utf-8 _*_ 3 #@Time :2019/12/30 16:17 4 #@Author :控制工程小小白 5 #@FileName: class.py 6 7 #@Software: PyCharm 8 import torch 9 import torchvision 10 from skimage import io 11 #import os 12 mnist_train=torchvision.datasets.MNIST('./make_mnistdata',train=True,download=True)#首先下載數據集，並數據分割成訓練集與數據集 13 mnist_test=torchvision.datasets.MNIST('./make_mnistdata',train=False,download=True) 14 #print('testset:',len(mnist_test)) 15 #txt_path = "F:\桌面文件\make_Mnist_data" 16 # if not os.path.exists(txt_path): 17 # os.makedirs(txt_path) 18 f=open("./mnist_train.txt",'w')#在指定路徑之下生成.txt文件 19 """這個是對圖片與標簽分別保存""" 20 """for i,(img,label) in enumerate(mnist_train): 21 img_path = "./mnist_train/" + str(i) + ".jpg" 22 io.imsave(img_path, img)#將圖片數據以圖片.jpg格式存在指定路徑下 23 img_paths=str(i)+".jpg" 24 f.write(str(label)+'，')#將路徑與標簽組合成的字符串存在.txt文件下 25 f.close()#關閉文件""" 26 """這個是對相同的數據保存在同一個文件夾下""" 27 for i,(img,label) in enumerate(mnist_train): 28 img_path = r"F:/桌面文件/make_Mnist_data"+"/"+str(label)+"/" + str(i) + ".jpg" 29 io.imsave(img_path, img)#將圖片數據以圖片.jpg格式存在指定路徑下 30 img_paths=str(i)+".jpg" 31 f.write(str(label)+'，')#將路徑與標簽組合成的字符串存在.txt文件下 32 f.close()#關閉文件
結果如下
1、
2、將相同數字的數據保存在同一文件夾下
