Keras flow_from_directory不会从驱动器加载图像

Keras是一个开源的深度学习框架，flow_from_directory是Keras中用于从目录中加载图像数据的函数。它可以方便地从指定的目录中读取图像数据，并进行预处理和数据增强操作。

具体来说，flow_from_directory函数可以从指定的目录中自动读取图像数据，并将其转换为模型所需的张量格式。它可以根据目录结构自动为每个类别分配标签，并支持对图像进行随机变换、归一化等预处理操作。这个函数在训练深度学习模型时非常有用，可以方便地处理大量的图像数据。

使用flow_from_directory函数时，需要指定包含图像数据的目录路径，并设置一些参数，如图像的尺寸、批量大小、类别模式等。例如，可以使用如下代码加载图像数据：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
        'path_to_directory',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

在上述代码中，'path_to_directory'是包含图像数据的目录路径，target_size指定了图像的尺寸，batch_size设置了每个批次的样本数量，class_mode指定了分类模式（二分类或多分类）。

Keras提供了丰富的图像数据生成和处理功能，可以通过设置不同的参数来实现数据增强、随机变换等操作，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。

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