我是Python和机器学习的新手。我只是在练习模型训练和数据集。我发现这个数据集有测试和训练文件夹。在该文件夹中，有几个包含不同的图像（这是一个乐器数据集，因此每个乐器都按不同文件夹中的名称进行分类）。 csv 文件具有仪器的名称及其在文件夹中的路径，如下所示：Instrument.csv
现在我的问题是如何处理这个数据集？我应该遍历训练和测试文件夹还是使用此 csv 文件？ 如果我想选择文件夹选项，那么如何浏览每个子文件夹并访问图像？ 这是数据集的链接：https://www.kaggle.com/datasets/gpiosenka/musical-instruments-image-classification
如果这个问题没有任何意义或者太容易做，很抱歉。我承认我是菜鸟
您应该将 csv 文件读入 pandas 数据框以创建数据集。或者，您也可以使用
os.listdir()您可以先下载数据，然后提取cnn特征来训练您的模型
您可以使用此代码下载数据： 考虑到图像的链接位于名为“images_link”的列中
将 pandas 导入为 pd train_df = pd.read_csv("数据集/train.csv") download_image(train_df['image_link'], '图像')