由於製作訓練集和驗證集、測試集的需要，我需要從原始資料集中，隨機取出（剪下）一定數量的圖片。手動挑選畢竟不能保證隨機性，且費時費力。故參考了這位博主的方法。

 1 ##深度學習過程中，需要製作訓練集和驗證集、測試集。
 2 
 3 import os, random, shutil
 4 def moveFile(fileDir):
 5         pathDir = os.listdir(fileDir)    #取圖片的原始路徑
 6         filenumber=len(pathDir)
 7         rate=0.1    #自定義抽取圖片的比例，比方說100張抽10張，那就是0.1
 

 8         picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例從資料夾中取一定數量圖片
 9         sample = random.sample(pathDir, picknumber)  #隨機選取picknumber數量的樣本圖片
10         print (sample)
11         for name in sample:
12                 shutil.move(fileDir+name, tarDir+name)
13         return
14 
15 if __name__ == '
 
__main__':
16     fileDir = "./source/"    #源圖片資料夾路徑
17     tarDir = './result/'    #移動到新的資料夾路徑
18     moveFile(fileDir)   

如果是要複製檔案可參考以下完整程式碼

 1 import os, random, shutil
 2 def copyFile(fileDir):
 3         pathDir = os.listdir(fileDir)    #取圖片的原始路徑
 4         filenumber=len(pathDir)
 5         rate=0.01    #
 
自定義抽取圖片的比例，比方說100張抽10張，那就是0.1
 6         picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例從資料夾中取一定數量圖片
 7         sample = random.sample(pathDir, picknumber)  #隨機選取picknumber數量的樣本圖片
 8         print (sample)
 9         for name in sample:
10                 shutil.copy(fileDir+name, tarDir+name)
11         return
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     fileDir = "./source/"    #源圖片資料夾路徑
15     tarDir = './result/'    #移動到新的資料夾路徑
16     copyFile(fileDir)