解释trainds = traingen.flow_from_directory("Training/", target_size = (130,130), seed=123, batch_size = 16, subset="training")

这行代码是使用Keras中的ImageDataGenerator函数生成一个训练集数据生成器`traingen`，它会从指定目录`"Training/"`中读取图像数据，并将它们自动转换为统一的大小`(130,130)`。生成器会按照batch_size=16的批次大小将图像数据分批传递给神经网络进行训练。其中，`subset="training"`表示生成器使用的子集为训练集，`seed=123`表示随机数种子，用于生成数据随机变换的参数，保证每次生成的数据是一致的。

相关问题

设置训练和验证集路径 train_vol_path = "data/train/trainvol" train_seg_path = "data/train/trainseg" val_vol_path = "data/val/valvol" val_seg_path = "data/val/valseg" # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载训练和验证数据 train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) train_seg = train_datagen.flow_from_directory(train_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) val_vol = val_datagen.flow_from_directory(val_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) val_seg = val_datagen.flow_from_directory(val_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) # 合并训练和验证数据 train_generator = zip(train_vol, train_seg) val_generator = zip(val_vol, val_seg) # 定义UNet模型 model = unet() # 编译模型 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])报错'NoneType' object has no attribute 'compile'怎么改代码

可以尝试将 `class_mode` 参数设置为 `'binary'` 或者其他适合数据集的值，来解决这个问题。修改后的代码如下所示：

# 设置训练和验证集路径
train_vol_path = "data/train/trainvol"
train_seg_path = "data/train/trainseg"
val_vol_path = "data/val/valvol"
val_seg_path = "data/val/valseg"

# 定义数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 加载训练和验证数据
train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
train_seg = train_datagen.flow_from_directory(train_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
val_vol = val_datagen.flow_from_directory(val_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
val_seg = val_datagen.flow_from_directory(val_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')

# 合并训练和验证数据
train_generator = zip(train_vol, train_seg)
val_generator = zip(val_vol, val_seg)

# 定义UNet模型
model = unet()

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)

这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法，返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象，用于迭代数据集中的批量数据。其中，batch_size 参数来自 args 对象，可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数，用于指定每个批次中包含的样本数量。

具体实现可以参考以下示例代码：

class DataLoader:
    def __init__(self, dataset, batch_size):
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batch_size

    def get_loader(self):
        return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))

# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)

# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)

# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类，用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数，并提供了一个 get_loader 方法，用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。

然后，我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象，并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后，我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。