这一段对图像分类训练集图像数据增强扩充的代码

以下是一个基于Keras的图像分类模型训练中常用的数据增强代码示例：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据增强器
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,  # 将像素值缩放到0-1之间
    rotation_range=20,  # 随机旋转20度以内
    width_shift_range=0.2,  # 随机水平平移0.2倍以内
    height_shift_range=0.2,  # 随机竖直平移0.2倍以内
    shear_range=0.2,  # 随机错切变换0.2弧度以内
    zoom_range=0.2,  # 随机缩放范围0.2倍以内
    horizontal_flip=True,  # 随机水平翻转
    fill_mode='nearest'  # 填充方式
)

# 读取训练集数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,  # 训练集目录
    target_size=(150, 150),  # 图像尺寸
    batch_size=32,  # 批次大小
    class_mode='binary'  # 二分类任务
)

# 训练模型
model.fit_generator(
    train_generator,  # 训练数据生成器
    steps_per_epoch=100,  # 每个epoch迭代次数
    epochs=30,  # 迭代次数
    validation_data=validation_generator,  # 验证数据
    validation_steps=50)  # 每个epoch验证迭代次数

这段代码使用`ImageDataGenerator`定义数据增强器，包括对图像进行旋转、平移、错切、缩放、翻转等操作。然后将增强后的图像作为模型的输入进行训练。