datagen = ImageDataGenerator(

该代码片段不完整，请提供更多信息。 `ImageDataGenerator` 是 Keras 中的一个图像数据生成器，它可以对输入的图像进行不同的数据增强操作，以扩充训练数据集。常见的数据增强操作包括旋转、平移、缩放、剪切等。在使用 `ImageDataGenerator` 时，通常会通过调用其 `flow_from_directory` 方法来从指定目录中读取图像，并对其进行数据增强和标准化处理。

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为以下的每句代码加注释：class PowerTransferMode: # 数据准备 def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train): if is_train: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, zoom_range=0.25, rotation_range=15., channel_shift_range=25., width_shift_range=0.02, height_shift_range=0.02, validation_split=0.2,horizontal_flip=True, fill_mode='constant') else: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) generator = datagen.flow_from_directory( dir_path, target_size=(img_row, img_col), batch_size=batch_size, shuffle=is_train) return generator

# 定义一个名为 PowerTransferMode 的类
class PowerTransferMode:

# 定义一个名为 DataGen 的方法，接收 dir_path、img_row、img_col、batch_size 和 is_train 五个参数
def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train):

# 如果 is_train 为 True，则进行数据增强
if is_train:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, # 对数据进行归一化，将像素值缩小到 0~1 范围
zoom_range=0.25, # 随机缩放图像，缩放因子在 [1-0.25,1+0.25] 范围内
rotation_range=15., # 随机旋转图像，旋转角度在 [-15,15] 范围内
channel_shift_range=25., # 随机通道偏移，偏移值在 [-25,25] 范围内
width_shift_range=0.02, # 随机水平平移，平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
height_shift_range=0.02, # 随机竖直平移，平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
validation_split=0.2, # 将数据集划分为训练集和验证集，验证集占 20%
horizontal_flip=True, # 随机水平翻转图像
fill_mode='constant') # 填充模式为常量填充
# 如果 is_train 为 False，则不进行数据增强
else:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) # 只进行数据归一化处理

# 从指定路径加载图像数据，并生成一个迭代器
generator = datagen.flow_from_directory(
dir_path, # 图像数据所在目录路径
target_size=(img_row, img_col), # 图像 resize 的目标大小
batch_size=batch_size, # 每个 batch 包含的样本数
shuffle=is_train) # 是否打乱数据顺序

return generator # 返回迭代器对象

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'])