ImageDataGenerator 类

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,  
                                             samplewise_center=False, 
                                             featurewise_std_normalization=False, 
                                             samplewise_std_normalization=False, 
                                             zca_whitening=False, 
                                             zca_epsilon=1e-06, 
                                             rotation_range=0, 
                                             width_shift_range=0.0, 
                                             height_shift_range=0.0, 
                                             brightness_range=None, 
                                             shear_range=0.0, 
                                             zoom_range=0.0, 
                                             channel_shift_range=0.0, 
                                             fill_mode='nearest', 
                                             cval=0.0, 
                                             horizontal_flip=False, 
                                             vertical_flip=False, 
                                             rescale=None, 
                                             preprocessing_function=None, 
                                             data_format=None, 
                                             validation_split=0.0, 
                                             dtype=None)

通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将按批次不断循环。
参数：
rescale: 重缩放因子。默认为 None。如果是 None 或 0，不进行缩放，否则将数据乘以所提供的值（在应用任何其他转换之前）

ImageDataGenerator 类方法

flow_from_directory

flow_from_directory(directory, target_size=(256, 256), color_mode='rgb', classes=None, class_mode='categorical', batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format='png', follow_links=False, subset=None, interpolation='nearest')

部分参数：

• directory: 目标目录的路径。每个类应该包含一个子目录。任何在子目录树下的 PNG, JPG, BMP, PPM 或 TIF 图像，都将被包含在生成器中。
• target_size: 整数元组 (height, width)，默认为 (256, 256)。 所有找到的图都会调整到这个维度。
• batch_size: 批量数据的尺寸（默认：32）。
• class_mode: "categorical", "binary", "sparse", "input" or None 之一。 默认："categorical"。决定返回标签数组的类型：
  1、categorical将是 2D one-hot 编码标签，
  2、binary将是 1D 二进制标签，
  3、sparse 将是 1D 整数标签，
  4、input 将是与输入图像相同的图像（主要用于与自动编码器），
  5、如果为 None，不返回标签（生成器将只产生批量的图像数据，对于model.predict_generator(), model.evaluate_generator() 等很有用）。请注意，如果 class_mode 为 None，那么数据仍然需要驻留在 directory 的子目录中才能正常工作。

返回

一个生成（x, y）元组的DirectoryIterator，其中x是一个包含一批尺寸为（batch_size, *target_size, channels）的图像的Numpy数组，y是对应标签的Numpy数组。