pythoncaffe 2 使用python进行caffe的训练集与预测集的划分

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
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#<<用Python做深度学习2-caffe>>
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import os
import cv2
import numpy as np
import pdb

def write_img_list(data, filename):
    with open(filename, 'w') as f:
        for i in xrange(len(data)):
            f.write(data[i][0]+' '+str(data[i][1])+'\n')


image_size = 28
s='ABCDEFGHIJ'

filedir='/media/ye/WindowsFile2/001_ubuntu_workspace/caffe_learning/caffe_learn_code/5/notMNIST_small/'


# 1. read file   獲取總文件夾中的中所有的文件序列
filedir2 = os.listdir(filedir)

#創建一個二維數組，用與保存圖像全路徑以及字符標識符
datasets=[]
#創建數組用於存儲原始數據
data=[]
#對子文件夾中所有文件進行遍歷
for subdir in filedir2:
    #通過字符串相加判斷全路徑是否爲文件夾
    if os.path.isdir(filedir+subdir):
        #如果爲文件夾，則獲取其中每一個文件夾的名字
        files=os.listdir(filedir+subdir)
        #創建一個多維度數組，數組爲三維度，第一個維度爲圖像個數，第二以及第三維度爲圖像的長寬
        dataset = np.ndarray(shape=(len(files), image_size, image_size),
                         dtype=np.float32)
        
        num_image = 0
        #在每一個文件夾中獲取對應的文件名
        for file in files:
           #判斷文件名字是否爲png
            if file[-3:]=='png':
                #讀入每一張圖片
                tmp=cv2.imread(filedir+subdir+'/'+file,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                #判断图像大小是否符合要求，不符合则跳过
                try:
                    if tmp.shape==(image_size,image_size):
                        # 使用rfind 查找字符串，並將字符串的名字與實際文件名字進行綁定，寫入數據庫
                        datasets.append((filedir+subdir+'/'+file, s.rfind(subdir)))
                        data.append(tmp)
                        num_image+=1
                    else:
                        print subdir,file,tmp.shape
                except:
                    print subdir,file,tmp
            else:
                print file

#随机化数据序列 ，將圖像標識符與圖像路徑順序打亂
np.random.shuffle(datasets)
#計算均值
print np.mean(np.array(data))

TRAIN_NUM = 4*len(datasets)/5
 #訓練集使用0～4/5的數據
write_img_list(datasets[0:TRAIN_NUM], 'train00.imglist')
#驗證集合使用後面1/5的數據
write_img_list(datasets[TRAIN_NUM:], 'test00.imglist')