TF2.0图像生成器不能使用Keras ImageDataGenerator工作

是因为在TensorFlow 2.0中，图像生成器已经从Keras中移除，取而代之的是tf.data模块提供的更强大和灵活的数据加载和预处理功能。

在TensorFlow 2.0中，可以使用tf.data模块来构建数据管道，实现对图像数据的加载、预处理和增强操作。下面是一个示例代码，展示如何使用tf.data模块来替代ImageDataGenerator：

import tensorflow as tf

# 定义图像生成器的预处理函数
def preprocess_image(image):
    # 图像预处理操作，例如缩放、归一化等
    image = tf.image.resize(image, (224, 224))
    image = image / 255.0
    return image

# 加载图像数据集
image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
labels = [0, 1, 2]

# 构建数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_paths, labels))

# 对数据集进行预处理和增强操作
dataset = dataset.map(lambda x, y: (preprocess_image(tf.io.read_file(x)), y))
dataset = dataset.shuffle(1000).batch(32)

# 构建模型并进行训练
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(dataset, epochs=10)

在上述代码中，首先定义了一个preprocess_image函数，用于对图像进行预处理操作，例如缩放和归一化。然后，使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数加载图像数据集，并使用map函数对数据集进行预处理和增强操作。最后，构建模型并使用fit函数进行训练。

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