text: from sklearn.model_selection import train_test_split
  import os
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  train_test_split的用法
  train_size：训练集大小
  
  float：0 - 1 之间，表示训练集所占的比例
  
  int：直接指定训练集的数量
  
  None：自动为测试集的补集，也就是原始数据集减去测试集
  
  test_size：测试集大小，默认值是0.25
  
  float：0 - 1 之间，表示测试集所占的比例
  
  int：直接指定测试集的数量
  
  None：自动为训练集的补集，也就是原始数据集减去训练集
  
  random_state：可以理解为随机数种子，主要是为了复现结果而设置
  
  shuffle：表示是否打乱数据位置，True或者False，默认是True
  
  stratify：表示是否按照样本比例（不同类别的比例）来划分数据集，例如原始数据集类A: 类B = 75 %:25 %，
  那么划分的测试集和训练集中的A: B的比例都会是75 %:25 %；可用于样本类别差异很大的情况，一般使用为：stratify = y，即用数据集的标签y来进行划分。
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  imagedir = r'C:\Users\lekang\PycharmProjects\NeuralNetwork\deeplabv3+_origin_qb\data\JPEGImages'
  
  outdir = r'C:\Users\lekang\PycharmProjects\NeuralNetwork\deeplabv3+_origin_qb\data\ImageSets\Segmentation'
  
  images = []
  
  for file in os.listdir(imagedir):
      filename = file.split('.')[0]
      images.append(filename)
  
  
  # 训练集测试集验证集比例为：8：1：1
  
  train, val = train_test_split(images, train_size=0.85, random_state=0)
  #val, test   = train_test_split(test, train_size=0.5, random_state=0)
  print(train)
  
  with open(outdir + '/' + "train.txt", 'w') as f:
      f.write('\n'.join(train))
  with open(outdir + '/' + "val.txt", 'w') as f:
      f.write('\n'.join(val))
  # with open(outdir + "test.txt", 'w') as f:
  #     f.write('\n'.join(test))
  
  
  print("Finished！！！")