ImageDataGenerator怎么加载分类

ImageDataGenerator是一个在Keras库中用于数据增强的工具，它可以在训练过程中随机对图像数据进行变换，如翻转、裁剪、旋转等，以增加模型的泛化能力并防止过拟合。如果你想要使用ImageDataGenerator来加载分类数据，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库和模块：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

2. 初始化ImageDataGenerator实例，并指定一些参数：

datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,        # 对像素值缩放至0-1范围
    rotation_range=20,      # 随机旋转的角度范围
    width_shift_range=0.1,  # 水平方向的随机平移比例
    height_shift_range=0.1, # 竖直方向的随机平移比例
    shear_range=0.2,       # 切变程度
    zoom_range=0.2,         # 放大/缩小比例
    horizontal_flip=True,   # 是否做水平翻转
    vertical_flip=False,    # 是否做垂直翻转
    class_mode='categorical' # 如果有类别标签，则设置为one-hot编码
)

3. 加载数据集，通常使用`flow_from_directory`函数，假设你有一个名为'data/train'和'data/validation'的目录结构，分别包含训练和验证图片：

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'
)

validation_generator = datagen.flow_from_directory(
    'data/validation',
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'
)

在这个例子中，你需要提前准备好类别对应的文件夹结构，例如"data/train/dog"、"data/train/cat"等。