tf.keras 用生成器读取图片数据+预处理

0. 需求

• 当训练的数据非常多时，是不希望分配过多的内存将数据存入，否则其他占用内存的数据处理步骤就没法进行了。我们最好是以小批量地方式读入数据，然后预处理，然后送到网络，之后释放内存，以此循环。

1. 方法的简要说明

• tf.keras中有一个高度封装的图片预处理类：ImageDataGenerator
• ImageDataGenerator类还实现了一个非常方便的自动读取训练集文件夹的方法：flow_from_directory()
• 我们实例化一个ImageDataGenerator类后，设置预处理的参数；然后对实例调用flow_from_directory()方法。对该方法传递一个路径参数，路径为数据集所在目录。其中训练集和测试集要分成两个文件夹，并且每一个label对应的图片存放在以label命名的文件夹中。
• 调用flow_from_directory()方法之后，会返回一个生成器。
• 生成器可以用next()函数来在每次迭代中提取（X,y），或者也可以直接传递给实例化的模型类的fit()方法

（使用前建议shift+tab查看函数|类的说明文档）

2. 案例: 斯坦福120个狗品种分类

（忽略训练结果，只是示例数据读取和预处理）

<代码及运行结果>

https://nbviewer.jupyter.org/github/JoJoJohnSnow/JPnotes/blob/master/notes/%E7%94%A8%E7%94%9F%E6%88%90%E5%99%A8%E8%AF%BB%E5%8F%96%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86.ipynb

（不要介意图片中的狗看起来像个地精）