train_datagen.flow_from_directory中的train_dir 如何定义

train_dir是指训练集所在的文件夹路径，通常该文件夹下会有多个子文件夹，每个子文件夹下都存放着同一类别的图片。在使用train_datagen.flow_from_directory时，需要将该路径传入函数中作为参数，示例代码如下：

train_datagen = ImageDataGenerator(...)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,
        target_size=(img_height, img_width),
        batch_size=batch_size,
        class_mode='categorical')

其中，train_dir应该是一个字符串类型的变量，指向训练集所在的文件夹路径。

相关问题

解释 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir,

这段代码使用Keras中的ImageDataGenerator类从指定的目录中读取图像数据，并根据指定的参数进行数据增强（比如旋转、缩放、翻转等），最后返回一个生成器（generator），用于在训练模型时逐批次地产生增强后的图像数据及其对应的标签。其中，train_data_dir是指定的训练图像目录，train_datagen是ImageDataGenerator类的一个实例对象，flow_from_directory是该类的一个方法，用于从指定目录中读取图像数据并返回增强后的图像数据及其标签的生成器。

train_generator = train_datagen.flow_from_directory( directory=train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary')

这段代码是使用Keras中的ImageDataGenerator创建一个生成器，用于从指定目录读取图像数据并进行数据增强。具体解释如下：

- `train_datagen`是一个ImageDataGenerator对象，用于对训练图像进行数据增强操作，比如旋转、缩放、裁剪等，从而扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。
- `train_dir`是指训练集所在的目录，目录下应该包含按照类别分好的子目录，每个子目录下存放该类别的图像数据。
- `target_size`指定了生成的图像的大小，这里设定为(150, 150)即表示将所有图像缩放为150x150的大小。
- `batch_size`表示每次从生成器中取出的图像批次大小，这里设定为32。
- `class_mode`指定了标签的类型，这里设定为二分类问题，所以设定为'binary'。

通过这个生成器，我们可以在训练模型时，直接从目录中读取并增强图像数据，而不需要将所有图像都加载到内存中，从而避免了内存溢出等问题。