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linux下载/解压ImageNet-1k数据集(linux解压安装)
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本文在Linux中，处理对象为ILSVRC2012数据集（ImageNet-1k）
一、数据集下载ImageNet官网链接
在Linux上也可以直接用命令行进行下载：
训练集（ILSVRC2012_img_train.tar）：wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_train.tar --no-check-certificate验证集（ILSVRC2012_img_val.tar）：wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_val.tar --no-check-certificate标签映射文件（ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz）：wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz --no-check-certificate二、解压1.训练集执行命令，进入该文件目录下：
cd /home/data/imagenet执行命令，将训练集解压到文件夹 train 目录下：
mkdir train && tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar -C train && for x in `ls train/*tar`; do fn=train/`basename $x .tar`; mkdir $fn; tar -xvf $x -C $fn; rm -f $fn.tar; done执行命令，进入 train 目录下：
cd train
执行命令，查看该目录下的文件夹数量，若解压成功，则返回1000：
ls -lR|grep "^d"|wc -l执行命令，查看 train 目录下所有文件（图片）的数量，若解压成功，则返回1281167：
ls -lR|grep "^-"|wc -l2.验证集执行命令，进入3个文件所在的根目录：
cd /home/data/imagenet执行命令，创建解压验证集的文件夹：
mkdir val执行命令，将验证集图像解压到 val 目录下：
tar xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val此时 val 目录下是50000张图像，并没有被分类到1000个文件夹下。因此需要将验证集中的图像进行分类存放。 执行命令，解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz这个文件：
tar -xzf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz该文件中记录着验证集中的图像名及其类别标签之间的映射关系。
在 ‘/home/data/imagenet’ 目录下创建 Python 脚本，假设命名为“unzip.py”，其内容如下：
from scipy import ioimport osimport shutildef move_valimg(val_dir='./val', devkit_dir='./ILSVRC2012_devkit_t12'): """ move valimg to correspongding folders. val_id(start from 1) -> ILSVRC_ID(start from 1) -> WIND organize like: /val /n01440764 images /n01443537 images ..... """ # load synset, val ground truth and val images list synset = io.loadmat(os.path.join(devkit_dir, 'data', 'meta.mat')) ground_truth = open(os.path.join(devkit_dir, 'data', 'ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt')) lines = ground_truth.readlines() labels = [int(line[:-1]) for line in lines] root, _, filenames = next(os.walk(val_dir)) for filename in filenames: # val image name -> ILSVRC ID -> WIND val_id = int(filename.split('.')[0].split('_')[-1]) ILSVRC_ID = labels[val_id-1] WIND = synset['synsets'][ILSVRC_ID-1][0][1][0] print("val_id:%d, ILSVRC_ID:%d, WIND:%s" % (val_id, ILSVRC_ID, WIND)) # move val images output_dir = os.path.join(root, WIND) if os.path.isdir(output_dir): pass else: os.mkdir(output_dir) shutil.move(os.path.join(root, filename), os.path.join(output_dir, filename))if __name__ == '__main__': move_valimg()回到imagenet下，执行该文件，进行验证集分类存放进1000个文件夹：
cd /home/data/imagenetpython unzip.py总结这样就成功啦！！
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