深度学习中生成.txt文件记录图片路径

在深度学习中

我们首先要准备数据集，尤其时用pytorch进行模型搭建训练时，需要首先构建dataset，然后封装为dataloder。

在生成dataset时，我们通过图片路径读取图片，然后进行一系列图片变换，生成可用于训练的dataset，我们需要把图片路径保存在一个.txt文件中，

通过读取.txt文件，将所有图片路径保存在一个list 里面，后面再用__getitem__(self, index)方法读取图片。

self.files = [line.rstrip() for line in tuple(open(file_list, "r"))]

下面总结一下生成.txt 函数常用的几个API

因为图片都存放在文件夹下，所以最常用的就是 os 模块

1. os.listdir

通过listdir 可以将文件夹下的所有文件名称放到一个列表里，只要我们遍历这个列表，并把列表里的元素写入到txt文件中即可

2. endswith(".jpg")

通过endswith(" ") 可以筛选符合要求的文件，通常我们的图片文件都是以文件格式结尾的，如.jpg， .jpeg。。。

3. open（filename， ‘w'） as f 

通过open（filename， ‘w'） as f 可以打开.txt 文件，如果此文件不存在可以创建该文件，后面通过f.write(file_path) 方法将路径写入.txt文件中

4. os.path.join()

通过os.path.join() 可以生成相对路径，

5. os.path.exists()  ， os.makedirs()

上面的两个方法较常用，用于判断是否存在该路径，如果不存在，则新建该路径， 存放文件

在 os模块中还有一个采用递归的方式 遍历文件下下所有文件和目录的方法（os.walk(rootdir)）

函数返回一个可用for 循环遍历的三元素元组

如下所示文件结构：

采用os.walk()方法遍历：获得所以根目录下的所有文件

同理可以获得根目录下的所有子目录

for root, dirs, files in os.walk("google_tensorflow"):
    for dir in dirs:
        print(root)
        print(os.path.join(root, dir))

如果我们想看一下某目录下总共有多少张图片，可以采用glob模块下的glob方法

file_num = glob.glob(pathname=os.path.join(filepath, dirs, "*.jpg"))
    print(len(file_num))

为了检验生成的.txt 文件是否涵盖所有的图片路径

我们可以将.txt文件中记录的路径数于目录下的图片总数对比，如何获取.txt文件中的记录的路径总数呢

以只读的方式打开该文件，按行读取f.readlines()，自动返回一个列表，列表每一个元素则是txt文件中的每一行，返回列表的长度即可

with open(r"val.txt", 'r') as f:
  lists = f.readlines()
print(len(lists))