2020.3.31 miniImagenet数据集处理

miniImagenet数据集的结构为：所有的照片放在一个文件夹中，另外有三个csv文件分别是：train.csv，val.csv，test.csv，三个csv文件都有两列，第一列是文件名，第二列是标签。我在使用数据集时，把train数据，test数据，val数据分别都保存到对应的标签下。

处理后的目录结构如下：

具体处理代码：

import csv
import os
from PIL import Image
train_csv_path="C:/Users/MMatx/Desktop/研究生/mini-imagenet/mini-imagenet/train.csv"
val_csv_path="C:/Users/MMatx/Desktop/研究生/mini-imagenet/mini-imagenet/val.csv"
test_csv_path="C:/Users/MMatx/Desktop/研究生/mini-imagenet/mini-imagenet/test.csv"

train_label={}
val_label={}
test_label={}
with open(train_csv_path) as csvfile:
    csv_reader=csv.reader(csvfile)
    birth_header=next(csv_reader)
    for row in csv_reader:
        train_label[row[0]]=row[1]

with open(val_csv_path) as csvfile:
    csv_reader=csv.reader(csvfile)
    birth_header=next(csv_