我有两个图片文件夹，一个文件夹为窃电用户图像，另外一个文件夹为非窃电文件夹。请帮我写出用ImageDataGenerator生成数据集的代码

好的，以下是使用`ImageDataGenerator`生成数据集的代码示例：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'path/to/training_data',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
        'path/to/validation_data',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

在上述代码中，你需要将`path/to/training_data`和`path/to/validation_data`替换为你自己的文件夹路径。`target_size`参数指定了生成的图像的大小。`batch_size`参数指定了一次生成的图像数量。`class_mode`参数指定了生成的标签类型。在这个例子中，由于是二分类问题，因此标签类型为`binary`。