如何通过Keras的ImageDataGenerator实现高效批次读取图像数据？

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ImageDataGenerator 属于 keras.preprocessing.image 模块，主要用于数据增强或读取图像数据。它可以用于批量处理图像数据，一次处理一个批次。最初，ImageDataGenerator 是为了数据增强而设计的，但我的目标只是用它来读取图像数据。

ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator是用来做数据增强的,但我的目的只是想一个batch一个batch的读进图片而已,所以一开始没用它,后来发现它是有这个功能的,而且使用起来很方便.

ImageDataGenerator类包含了如下参数：(keras中文教程)

ImageDataGenerator(featurewise_center=False, #布尔值。将输入数据的均值设置为 0，逐特征进行 samplewise_center=False, #布尔值。将每个样本的均值设置为 0 featurewise_std_normalization=False, #布尔值。将输入除以数据标准差，逐特征进行 samplewise_std_normalization=False, #布尔值。将每个输入除以其标准差 zca_whitening=False, #是否进行ZAC白化 zca_epsilon=1e-06, #ZCA 白化的 epsilon 值 rotation_range=0, #整数。