如何在使用flow_from_directory时将文件夹视为一个文件夹，而实际复制它们？

在使用flow_from_directory时，我们可以将文件夹视为一个文件夹，并实际复制它们，通过在Keras的ImageDataGenerator中设置参数follow_links=True来实现。

flow_from_directory是Keras中用于从磁盘文件夹中读取图像数据的方法，通常用于在训练模型时生成批次的图像数据。默认情况下，它会遍历文件夹中的所有子文件夹，并将每个子文件夹视为一个类别。

然而，当我们希望将文件夹本身视为一个单独的类别时，并在生成批次时保留文件夹结构，可以设置follow_links=True来实现此目的。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

1. 创建一个ImageDataGenerator对象并设置follow_links=True：

datagen = ImageDataGenerator(follow_links=True)

1. 使用flow_from_directory加载数据：

train_generator = datagen.flow_from_directory('path/to/directory', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')

其中，'path/to/directory'是包含文件夹的路径，target_size是图像的大小，batch_size是每个批次的图像数量，class_mode指定类别的类型。

这样，flow_from_directory将会将文件夹视为一个单独的类别，并在生成批次时保留文件夹结构。

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