def trainGenerator(batch_size,train_path,image_folder,mask_folder,aug_dict,image_color_mode = "grayscale", mask_color_mode = "grayscale",image_save_prefix = "image",mask_save_prefix = "mask", flag_multi_class = False,num_class = 2,save_to_dir = None,target_size = (256,256),seed = 1): ''' can generate image and mask at the same time use the same seed for image_datagen and mask_datagen to ensure the transformation for image and mask is the same if you want to visualize the results of generator, set save_to_dir = "your path" ''' image_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict) mask_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict) #image_datagen中flow函数接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据。flow_from_directory函数以文件夹路径为参数,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据 image_generator = image_datagen.flow_from_directory( train_path, classes = [image_folder], class_mode = None, color_mode = image_color_mode, target_size = target_size, batch_size = batch_size, save_to_dir = save_to_dir, save_prefix = image_save_prefix, seed = seed) mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory( train_path, classes = [mask_folder], class_mode = None, color_mode = mask_color_mode, target_size = target_size, batch_size = batch_size, save_to_dir = save_to_dir, save_prefix = mask_save_prefix, seed = seed) train_generator = zip(image_generator, mask_generator) for (img,mask) in train_generator: img,mask = adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class) yield (img,mask)

这是一个生成器函数，用于生成训练集的数据。其中参数batch_size表示每次生成的数据量，train_path表示训练集路径，image_folder表示保存图像数据的文件夹，mask_folder表示保存标签数据的文件夹，aug_dict表示数据增强的参数字典，image_color_mode表示图像数据的颜色模式，mask_color_mode表示标签数据的颜色模式，image_save_prefix和mask_save_prefix分别表示保存图像和标签数据的前缀，flag_multi_class表示是否为多分类问题，num_class表示分类数目，save_to_dir表示保存增强后的图像和标签数据的路径，target_size表示图像和标签数据的尺寸大小，seed表示随机数种子。

该函数首先使用ImageDataGenerator生成图像和标签数据的生成器，然后调用flow_from_directory函数生成经过数据增强或归一化后的图像和标签数据。最后，该函数使用zip函数将图像数据生成器和标签数据生成器打包成一个可迭代的train_generator，并通过调用adjustData函数对图像和标签数据进行预处理，最终返回预处理后的图像和标签数据。整个过程是在一个无限循环中不断地生成数据。

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def trainGenerator(batch_size,train_path,image_folder,mask_folder,aug_dict,image_color_mode = "grayscale", mask_color_mode = "grayscale",image_save_prefix = "image",mask_save_prefix = "mask", flag_multi_class = False,num_class = 2,save_to_dir = None,target_size = (256,256),seed = 1):

这是一个用于训练生成器的函数，其中包括了一些参数，如批量大小、训练路径、图像文件夹、掩膜文件夹、数据增强字典、图像颜色模式、掩膜颜色模式、图像保存前缀、掩膜保存前缀、是否多类别、类别数量、保存目录、目标大小和种子等。这个函数的完整代码需要更多的上下文才能提供。

batch_size = 20 IMAGE_SIZE = 224是什么意思

batch_size是指在训练过程中每一批次（batch）的样本数量。在深度学习中，通常会将训练数据分成多个批次来进行训练，每个批次中包含多个样本。batch_size的选择会影响训练的速度和内存的使用情况。

IMAGE_SIZE是指图像的尺寸大小。在计算机视觉任务中，输入的图像通常需要进行预处理和调整大小以适应模型的要求。IMAGE_SIZE=224表示图像的宽度和高度都被调整为224个像素。这个值通常是根据模型的要求或者任务的需求来设定的。