卷积神经网络划分三个数据集内标签文件夹的时候代码有疑问

import os
import config
import shutil
for split in (config.TRAIN,config.VALID,config.TEST):
    print('[INFO] processing {} split:'.format(split))
    imagePaths=os.listdir(os.path.join(config.ORIG_DATA_PATH,split))
    for ele in imagePaths:
        if not ele.endswith('.jpg'):
            imagePaths.remove(ele)
    for imagePath in imagePaths:
        label=config.CLASSES[int(imagePath.split('_')[0])]
        dst=os.path.join(config.BASE_PATH,split,label)
        if not os.path.exists(dst):
            os.makedirs(dst)
        #复制图片
        shutil.copy2(os.path.join(config.ORIG_DATA_PATH,config.TRAIN,imagePath), os.path.join(dst,imagePath))
print('[INFO] All is done' )

这是卷积神经网络的训练集测试集验证集按类别进行划分，我觉得倒数第二行的代码中的config.TRAIN应该改为split，不知道对不对，请解答一下

输出倒数第二行的代码，看看和分析一下数据变化

你的目的是进行，训练集、测试集、验证集的划分，接下来解析下关键代码: 

shutil.copy2(os.path.join(config.ORIG_DATA_PATH,config.TRAIN,imagePath), os.path.join(dst,imagePath))

第一个参数是source，代表原图片

第二个参数是destination，表示要把原图片复制到哪个位置

看你这段代码的意思，其实就是把 config.TRAIN 下面的图片，划分成训练集、测试集、验证集，并保存在三个文件夹中(config.TRAIN,config.VALID,config.TEST)

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