如何使用ImageDataGenerator类为keras模型生成训练和标签为图像？

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,  # 随机旋转角度范围
    width_shift_range=0.2,  # 随机水平平移范围
    height_shift_range=0.2,  # 随机垂直平移范围
    shear_range=0.2,  # 随机错切变换范围
    zoom_range=0.2,  # 随机缩放范围
    horizontal_flip=True,  # 随机水平翻转
    fill_mode='nearest'  # 填充像素的策略
)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'train_data_directory',  # 训练数据集目录
    target_size=(150, 150),  # 图像大小
    batch_size=32,  # 批量大小
    class_mode='binary'  # 分类模式
)

validation_generator = datagen.flow_from_directory(
    'validation_data_directory',  # 验证数据集目录
    target_size=(150, 150),  # 图像大小
    batch_size=32,  # 批量大小
    class_mode='binary'  # 分类模式
)

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,  # 每个epoch的步数
    epochs=50,  # 训练的总epoch数
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=800  # 验证集的步数
)