keras利用flow_from_directoryt自己构建数据集

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,          #归一化rotation_range=10,         #旋转角度width_shift_range=0.1,     #水平偏移height_shift_range=0.1,    #垂直偏移shear_range=0.1,           #随机错切变换的角度zoom_range=0.1,            #随机缩放的范围horizontal_flip=False,     #随机将一半图像水平翻转fill_mode='nearest')       #填充像素的方法
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) #不增强验证数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(directory=train_dir,     #训练文件路径--文件夹下多分类文件夹target_size=(30, 30),    #图像统一尺寸batch_size=nbatch_size,  #batch数据的大小,默认32class_mode='categorical')#返回标签数组形式 'binary'二进制；
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(directory=validation_dir,target_size=(30, 30),batch_size=nbatch_size,class_mode='categorical')model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=25*6//nbatch_size, #整数，当生成器返回steps_per_epoch次数据时计一个epoch结束，执行下一个epochepochs=nepochs,                    #整数，数据迭代的轮数validation_data=validation_generator,validation_steps=50)               #当validation_data为生成器时，本参数指定验证集的生成器返回次数

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