在Python中使用来自Keras的图像数据生成器时，每批增加了多少数据？
在Python中使用来自Keras的图像数据生成器时，每批增加的数据量取决于生成器的batch_size参数设置。batch_size参数指定了每个批次中包含的样本数量。
Keras的ImageDataGenerator类是用于数据增强和批量生成图像数据的工具。它可以通过对原始图像进行随机变换和增强来生成更多的训练样本，从而提高模型的泛化能力。
当使用ImageDataGenerator生成图像数据时，可以通过设置batch_size参数来控制每个批次的样本数量。默认情况下，batch_size的值为32，即每个批次包含32个样本。可以根据具体需求调整batch_size的值，通常选择的值是2的幂次方，如32、64、128等。
增加每批数据的数量可以提高训练的效率，因为在每个批次中同时处理更多的样本可以充分利用计算资源。然而，如果批次过大，可能会导致内存不足或计算资源不足的问题。因此，在选择batch_size时需要权衡训练效率和资源消耗。
对于图像数据生成器，每批增加的数据量是通过调整batch_size参数来实现的。例如，如果将batch_size设置为64，则每个批次将增加64个数据样本。
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