# 원본 데이터셋을 압축 해제한 디렉터리 경로
original_dataset_dir = 'C:/Users/MyP/Desktop/my/python/dogs-vs-cats/train'


# 소규모 데이터셋을 저장할 디렉터리
base_dir = 'C:/Users/MyPC/Desktop/my/python/dogs-vs-cats/small'
if os.path.exists(base_dir):  # 반복적인 실행을 위해 디렉토리를 삭제합니다.
    shutil.rmtree(base_dir)   # 이 코드는 책에 포함되어 있지 않습니다.
os.mkdir(base_dir)


# 훈련, 검증, 테스트 분할을 위한 디렉터리
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
os.mkdir(train_dir)
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
os.mkdir(validation_dir)
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
os.mkdir(test_dir)


# 훈련용 고양이 사진 디렉터리
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
os.mkdir(train_cats_dir)


# 훈련용 강아지 사진 디렉터리
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')
os.mkdir(train_dogs_dir)

# 검증용 고양이 사진 디렉터리
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')
os.mkdir(validation_cats_dir)

# 검증용 강아지 사진 디렉터리
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')
os.mkdir(validation_dogs_dir)

# 테스트용 고양이 사진 디렉터리
test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')
os.mkdir(test_cats_dir)

# 테스트용 강아지 사진 디렉터리
test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')
os.mkdir(test_dogs_dir)

# 처음 1,000개의 고양이 이미지를 train_cats_dir에 복사합니다
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

후에엑 머신러닝 특강 재밌어보여서 신청했는데 너무 오랴워요