tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory未从目录中读取所有图像，但仅读取其中的一部分

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory是TensorFlow中的一个函数，用于从目录中读取图像数据集。它可以根据指定的目录结构自动将图像数据集加载为一个tf.data.Dataset对象，方便进行模型训练和评估。

该函数的使用方法如下：

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    directory,
    labels='inferred',
    label_mode='int',
    class_names=None,
    color_mode='rgb',
    batch_size=32,
    image_size=(256, 256),
    shuffle=True,
    seed=None,
    validation_split=None,
    subset=None,
    interpolation='bilinear',
    follow_links=False
)

参数说明：

• directory：指定图像数据集所在的目录路径。
• labels：指定标签的生成方式，可选值为'inferred'（根据目录结构自动生成）或'explicit'（需要手动指定标签）。
• label_mode：指定标签的数据类型，可选值为'int'（整数标签）或'categorical'（独热编码标签）。
• class_names：指定类别名称的列表，用于映射标签。
• color_mode：指定图像的颜色模式，可选值为'rgb'（彩色图像）或'grayscale'（灰度图像）。
• batch_size：指定每个批次的样本数量。
• image_size：指定图像的尺寸，以元组形式表示。
• shuffle：是否在每个epoch开始时对数据进行洗牌。
• seed：随机种子，用于洗牌操作的随机性。
• validation_split：指定用于验证集的数据比例。
• subset：指定加载数据集的子集，可选值为'training'（训练集）或'validation'（验证集）。
• interpolation：指定图像的插值方式。
• follow_links：是否跟随符号链接。

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory函数的优势在于它能够快速方便地从目录中加载图像数据集，并且支持自动化的标签生成。它适用于图像分类、目标检测等任务。

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