datagen.flow与datagen.flow_from_directory在参数设置上有什么区别

`datagen.flow`和`datagen.flow_from_directory`在参数设置上有一些区别。

对于`datagen.flow`方法，主要参数包括：

- `x`：输入的图像数据，可以是一个numpy数组或一个numpy数组的列表。如果是列表，则每个元素应该是一个numpy数组，代表一个图像样本。
- `y`：输入的标签数据，可以是一个numpy数组或一个numpy数组的列表。如果是列表，则每个元素应该是一个numpy数组，代表一个标签样本。
- `batch_size`：每个批次的样本数量。
- `shuffle`：是否在每个epoch之后重新洗牌数据。
- `seed`：用于随机数生成的种子。

对于`datagen.flow_from_directory`方法，主要参数包括：

- `directory`：包含图像数据的目录路径。
- `target_size`：将图像调整为指定的大小。
- `batch_size`：每个批次的样本数量。
- `class_mode`：决定返回的标签类型，如"binary"、"categorical"、"sparse"等。
- `shuffle`：是否在每个epoch之后重新洗牌数据。
- `seed`：用于随机数生成的种子。

这些参数的具体设置可以根据您的需求和数据集的特点进行调整。

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