可以举个更详细的例子吗

当你在训练一个图像分类的模型时，通常需要将训练集中的图片按照其所属的类别分别存放在不同的文件夹中。例如，你要训练一个模型来识别猫和狗的图片，那么你的文件夹结构可能长这样：

train_data/
    cat/
        cat1.jpg
        cat2.jpg
        ...
    dog/
        dog1.jpg
        dog2.jpg
        ...

其中，`train_data`是存放训练集的文件夹，`cat`和`dog`是不同的类别，分别存放着猫和狗的图片。在这种情况下，你可以将`train_dir`定义为`'./train_data'`，并传入`train_datagen.flow_from_directory`函数中，示例代码如下：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_dir = './train_data'
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

在这个例子中，`train_datagen`是一个图像增强器，`train_dir`是训练集所在的文件夹路径，`target_size`表示将所有的图片resize到150x150的大小，`batch_size`表示每次训练使用的图片数量，`class_mode`表示分类的模式，这里是二分类，所以设置为`'binary'`。