要解决“表单识别器 - 无法使用标签文件训练子文件夹中的表单。”的问题，可以使用以下代码示例来处理：

import os
from glob import glob
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 设置数据路径和标签文件路径
data_path = '/path/to/data/folder'
label_file = '/path/to/label/file.txt'

# 获取所有表单图像文件路径
image_files = glob(os.path.join(data_path, '**/*.jpg'), recursive=True)

# 读取标签文件中的标签信息
with open(label_file, 'r') as file:
    labels = file.readlines()
labels = [label.strip() for label in labels]

# 将表单图像文件路径和标签进行匹配
data = []
for image_file in image_files:
    for label in labels:
        if label in image_file:
            data.append((image_file, label))
            break

# 拆分数据为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 打印训练集和测试集的数量
print(f"训练集数量：{len(train_data)}")
print(f"测试集数量：{len(test_data)}")

# 进行模型训练和测试等操作
# ...

在上述代码中，我们首先使用glob函数获取所有表单图像文件的路径。然后，我们读取标签文件中的标签信息，并将表单图像文件路径和标签进行匹配。接下来，我们使用train_test_split函数将数据拆分为训练集和测试集。最后，你可以根据需求进行模型训练和测试等操作。

请注意，上述代码示例中的文件路径和名称需要根据实际情况进行相应的更改。此外，还可以根据需要进行进一步的数据处理和模型训练等操作。