Data 분리(train, validation dataset)- train_ratio=0.9의미

np.random.rand() 함수는 0부터 1 사이의 균일 분포에서 랜덤한 값을 생성합니다.

 

train_ratio를 0.9로 설정하면 약 90%의 확률로 훈련 데이터에 할당되고, 약 10%의 확률로 검증 데이터에 할당됩니다.

 

무작위로 값을 생성하기 때문에 실행할 때마다 실제로 할당되는 비율이 약간씩 다를 수 있습니다.

 

train_ratio = 0.9 # Set the desired ratio of training data

 

for label_name in label_names:
label_dir = os.path.join(root_dir, label_name)
files = os.listdir(label_dir)
np.random.shuffle(files) # Shuffle the files randomly

 

for i, file in enumerate(files):
if i < len(files) * train_ratio:
save_dir = os.path.join(train_dir, label_name)
else:
save_dir = os.path.join(val_dir, label_name)

 

이렇게 수정하는게 좀더 정확하게 할당됩니다. 참고 ~~