flow_from_directory는 디렉토리에서 이미지 파일을 읽어와서 데이터를 생성하는 함수입니다. 이 함수는 Keras의 ImageDataGenerator를 사용하여 이미지 데이터를 증강하고, 배치 단위로 반환합니다. 이를 통해 딥러닝 모델의 훈련과 검증에 용이하게 사용할 수 있습니다.

다음은 flow_from_directory 함수의 예제 코드입니다.

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 이미지 데이터를 읽어올 디렉토리 경로 지정
train_dir = 'train/'
valid_dir = 'validation/'

# 이미지 데이터 생성을 위한 ImageDataGenerator 객체 생성
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 훈련 데이터 생성
train_generator = datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(150, 150),  # 이미지 크기 조정
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

# 검증 데이터 생성
valid_generator = datagen.flow_from_directory(
    valid_dir,
    target_size=(150, 150),  # 이미지 크기 조정
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

위의 코드에서는 먼저 이미지 데이터를 읽어올 디렉토리 경로를 지정하고, ImageDataGenerator 객체를 생성합니다. rescale 파라미터를 사용하여 이미지 데이터를 정규화합니다.

그런 다음, flow_from_directory 함수를 사용하여 훈련 데이터와 검증 데이터를 생성합니다. flow_from_directory 함수에는 target_size를 통해 이미지 크기를 조정할 수 있으며, batch_size를 통해 배치의 크기를 지정할 수 있습니다. class_mode는 분류하려는 데이터의 클래스 모드를 지정하는 파라미터입니다.

이제 생성된 데이터를 사용하여 딥러닝 모델을 훈련하거나 검증할 수 있습니다.

#DeepLearning #ImageDataGenerator