tf.keras.utils.image_dataset_from_directory()函数

tf.keras.utils.image_dataset_from_directory()函数用于从本地目录中加载图像数据集，并将其转化为TensorFlow的Dataset对象，以便于模型训练和验证。

该函数的主要参数包括：

- directory：本地目录的路径，该目录下应该包含所有的图像文件；
- labels：可选参数，指定每个类别的标签，如果不指定，则默认使用目录名作为类别名；
- label_mode：标签的类型，可选参数，包括'int'、'categorical'、'binary'、'sparse'和'raw'，默认为'categorical'；
- batch_size：每个批次的样本数；
- image_size：图像的尺寸，可以是一个整数、一个元组或None，如果为None，则表示使用原始图像尺寸；
- color_mode：图像的颜色模式，可以是'rgb'或'grayscale'；
- shuffle：是否在每个epoch开始时随机打乱数据集；
- seed：随机数种子；
- validation_split：验证集所占的比例；
- subset：选择使用哪个数据集，包括'training'、'validation'和'both'。

该函数返回一个Dataset对象，包含了图像数据和标签信息，可以直接用于模型的训练和验证。