train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None)解释

这行代码使用 Keras 中的 `ImageDataGenerator()` 方法加载训练数据集。其中，`train_vol_path` 参数指定训练数据集的路径，`target_size` 参数指定将图像调整为的大小，`batch_size` 参数指定每个批次中包含的样本数，`class_mode` 参数指定生成器将返回的标签数组的类型。当 `class_mode` 设置为 `None` 时，生成器将不返回标签数组，而是返回一个包含图像数据的 Numpy 数组。这种情况下，通常需要使用 `zip()` 函数将图像数据和标签数据配对，以便输入到 Keras 的模型中进行训练。