如何在运行时，输入训练集目录下的所有文件？(语言-python)

问题遇到的现象和发生背景

https://github.com/codecat0/CV/tree/main/Image_Classification
参考的博客DenseNet网络结构详解及代码复现

在运行时只能输出训练集目录下的第一个类

运行结果及报错内容

这是我的结果：

第一个类只有197个对象：

我的解答思路和尝试过的方法

这是主程序：

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--model_name', type=str, default='densenet')
    parser.add_argument('--num_classes', type=int, default=7)
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10)
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=8)
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001)
    parser.add_argument('--lrf', type=float, default=0.01)
    parser.add_argument('--data_path', type=str, default=r'C:\Users\11831\Desktop\FinalProject\Code\data\training')
    parser.add_argument('--flag', type=bool, default=False)
    parser.add_argument('--device', default='cuda:0')

    opt = parser.parse_args()
    print(opt)
    main(opt)

在data_utils.py中作者定义了read_split_data方法能够遍历文件夹，一个文件夹对应一个类别并且遍历每个文件夹下的文件。但实际效果不行。

def read_split_data(root: str, val_rate: float = 0.2, plot_image: bool = False):
    # 保证随机结果可复现
    random.seed(0)
    assert os.path.exists(root), f'dataset root {root} does not exist.'

    # 遍历文件夹，一个文件夹对应一个类别
    flower_classes = [cla for cla in os.listdir(root) if os.path.isdir(os.path.join(root, cla))]

    # 排序，保证顺序一致
    flower_classes.sort()

    # 给类别进行编码，生成对应的数字索引
    class_indices = dict((k, v) for v, k in enumerate(flower_classes))
    json_str = json.dumps(dict((val, key) for key, val in class_indices.items()), indent=4)
    with open('class_indices.json', 'w') as f:
        f.write(json_str)

    # 训练集所有图片的路径和对应索引信息
    train_images_path, train_images_label = [], []

    # 验证集所有图片的路径和对应索引信息
    val_images_path, val_images_label = [], []

    # 每个类别的样本总数
    every_class_num = []

    # 支持的图片格式
    images_format = [".jpg", ".JPG", ".png", ".PNG"]

    # 遍历每个文件夹下的文件
    for cla in flower_classes:
        cla_path = os.path.join(root, cla)

        # 获取每个类别文件夹下所有图片的路径
        images = [os.path.join(cla_path, i) for i in os.listdir(cla_path)
                  if os.path.splitext(i)[-1] in images_format]

        # 获取类别对应的索引
        image_class = class_indices[cla]

        # 获取此类别的样本数
        every_class_num.append(len(images))

        # 按比例随机采样验证集
        val_path = random.sample(images, k=int(len(images) * val_rate))

        for img_path in images:
            if img_path in val_path:
                val_images_path.append(img_path)
                val_images_label.append(image_class)
            else:
                train_images_path.append(img_path)
                train_images_label.append(image_class)

        print(f"{sum(every_class_num)} images found in dataset.")
        print(f"{len(train_images_path)} images for training.")
        print(f"{len(val_images_path)} images for validation.")

        if plot_image:
            plt.bar(range(len(flower_classes)), every_class_num, align='center')
            plt.xticks(range(len(flower_classes)), flower_classes)
            for i, v in enumerate(every_class_num):
                plt.text(x=i, y=v + 5, s=str(v), ha='center')
            plt.xlabel('image class')
            plt.ylabel('number of images')
            plt.title('flower class distribution')
            plt.show()

        return train_images_path, train_images_label, val_images_path, val_images_label

我想要达到的结果

程序能够遍历training文件夹下的七个文件，并读取其中的全部图片。

不能遍历所有的目录, 原因就在于 return 的位置在for循环之内, 放到外面就可以遍历training了, 代码改动如下

def read_split_data(root: str, val_rate: float = 0.2, plot_image: bool = False):
    # 保证随机结果可复现
    random.seed(0)
    assert os.path.exists(root), f'dataset root {root} does not exist.'
    # 遍历文件夹，一个文件夹对应一个类别
    flower_classes = [cla for cla in os.listdir(root) if os.path.isdir(os.path.join(root, cla))]
    # 排序，保证顺序一致
    flower_classes.sort()
    # 给类别进行编码，生成对应的数字索引
    class_indices = dict((k, v) for v, k in enumerate(flower_classes))
    json_str = json.dumps(dict((val, key) for key, val in class_indices.items()), indent=4)
    with open('class_indices.json', 'w') as f:
        f.write(json_str)
    # 训练集所有图片的路径和对应索引信息
    train_images_path, train_images_label = [], []
    # 验证集所有图片的路径和对应索引信息
    val_images_path, val_images_label = [], []
    # 每个类别的样本总数
    every_class_num = []
    # 支持的图片格式
    images_format = [".jpg", ".JPG", ".png", ".PNG"]
    # 遍历每个文件夹下的文件
    for cla in flower_classes:
        cla_path = os.path.join(root, cla)
        # 获取每个类别文件夹下所有图片的路径
        images = [os.path.join(cla_path, i) for i in os.listdir(cla_path)
                  if os.path.splitext(i)[-1] in images_format]
        # 获取类别对应的索引
        image_class = class_indices[cla]
        # 获取此类别的样本数
        every_class_num.append(len(images))
        # 按比例随机采样验证集
        val_path = random.sample(images, k=int(len(images) * val_rate))
        for img_path in images:
            if img_path in val_path:
                val_images_path.append(img_path)
                val_images_label.append(image_class)
            else:
                train_images_path.append(img_path)
                train_images_label.append(image_class)
        print(f"{sum(every_class_num)} images found in dataset.")
        print(f"{len(train_images_path)} images for training.")
        print(f"{len(val_images_path)} images for validation.")
        if plot_image:
            plt.bar(range(len(flower_classes)), every_class_num, align='center')
            plt.xticks(range(len(flower_classes)), flower_classes)
            for i, v in enumerate(every_class_num):
                plt.text(x=i, y=v + 5, s=str(v), ha='center')
            plt.xlabel('image class')
            plt.ylabel('number of images')
            plt.title('flower class distribution')
            plt.show()
    # 改动 
    return train_images_path, train_images_label, val_images_path, val_images_label

我看了一下代码，他这代码写的应该没什么问题啊，可以遍历到这7个文件夹，并读取文件的。

如果只是读了一个类里面的图片，那应该是你的目录结构(root)给错了，把当前的root的上一层传进去看看结果