这篇博客介绍了如何使用Python将不同品种猫的图片按照8:2的比例随机分为训练集和验证集。程序会创建名为train和test的子目录，训练集中的图片命名为train_01.jpg, train_02.jpg等，而验证集的图片则命名为test_01.jpg, test_02.jpg等。这个过程对于机器学习模型的训练和验证至关重要。
一、实验内容
将一组不同品种的猫的图片，放在 data 目录下，用 Python 编写程序，在 data 路径下创建 train （用于模型训练）和 test（用于模型验证）子目录，并按照 train:test=8:2 的比例随机分。
在 train 目录下的文件按照序号命名为 train_01.jpg， train_02.jpg…，以此类推。
在 test 目录下的文件按照序号命名为 rest_01.jpg,test_02.jpg…，以此类推。
首先导入相关工具库
然后要将其放在工作路径中
或者简洁一点就是：
因为我的文件本身就在工作路径下了，所以不需要修改路径，如果需要修改的路径的可以参考如下：
二：同理图像复原
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