此操作目的是为了制作自己的数据集，深度学习框架进行数据准备，此操作步骤包括对文件夹进行操作，将两个文件夹合并至另一个文件夹

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该实例为一个煤矿工人脸识别的案例;首先原始数据集（简化版的数据集旨在说明数据准备过程）如下图所示：

该数据集只有三个人的数据，A01代表工人甲的煤矿下的照片，B01代表工人甲下矿前的照片，同理A02、B02代表工人乙的矿下、矿上的照片数据。。。

如下图所示

矿下

矿上

开始制作数据集：

首先建立训练集（0.7）和测试集（0.3），即建立一个空白文件夹

将该文件夹分为四个小文件夹（空），train代表训练集，val代表测试集，valb代表矿井下的测试集，vall代表矿井上的测试集，注：后边两个测试集可有可无

最终制作的数据集如下所示：

下面为所有的程序详解

#导入一些进行该操作需要的库
import numpy as np
import os
import random
import shutil

path=r'C:\Users\Administrator.SKY-20180518VHY\Desktop\rx\ore'#原始数据集的路径
data=os.listdir(path)
#listdir该操作（[添加链接描述](https://www.jb51.net/article/184106.htm)）在我的上篇文章中有所介绍，此操作能读取的内容为A01、A02、A03、B01、B02、B03这些文件夹
#print(data)

root=path#复制原始数据路径path

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