У меня есть папка (обучающий набор данных) из 4500 файлов png с меткой 1.png (le go block images) и так далее. У меня также есть файл CSV, в котором содержатся данные, к которым png относится к какому классу (существует 16 классов ie 16 различных типов блоков и изображений, взятых с 400 различных углов).
Мне необходимо дополнительно классифицировать другой 1600 изображений на основе этих данных в 16 классах. Я пытаюсь реализовать модель VGG16 для этой цели. Нужно ли иметь 16 разных папок с изображениями этого класса? Если да, то как мне переместить файлы png из моей текущей папки, в которой все изображения вместе, используя python? Кроме того, есть ли лучший способ go об этой задаче?