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

在Python中，可以使用以下代码将从ImageDataGenerator获得的训练和验证图像的数量存储在变量中：

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)

这段代码使用了TensorFlow的Keras库中的ImageDataGenerator类来生成训练和验证图像的批量数据。通过调用flow_from_directory方法，可以从指定的目录中加载图像数据，并设置图像的尺寸、批量大小和分类模式。最后，可以使用samples属性获取训练和验证图像的数量，并将其存储在相应的变量中。

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