Python中，将从ImageDataGenerator获得的训练和验证图像的数量存储在变量中，供以后使用

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建ImageDataGenerator对象
datagen = ImageDataGenerator()

# 设置训练图像的路径
train_dir = 'path_to_train_directory'

# 设置验证图像的路径
validation_dir = 'path_to_validation_directory'

# 使用flow_from_directory方法加载训练图像
train_generator = datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(224, 224),  # 图像尺寸
    batch_size=32,  # 批量大小
    class_mode='categorical'  # 分类模式
)

# 使用flow_from_directory方法加载验证图像
validation_generator = datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(224, 224),  # 图像尺寸
    batch_size=32,  # 批量大小
    class_mode='categorical'  # 分类模式
)

# 获取训练图像的数量
train_image_count = train_generator.samples

# 获取验证图像的数量
validation_image_count = validation_generator.samples

# 打印训练和验证图像的数量
print("训练图像数量：", train_image_count)
print("验证图像数量：", validation_image_count)