回答編集履歴
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d
test
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[公式リファレンス](https://keras.io/ja/preprocessing/image/) を確認するのが一番よいです。
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Keras の flow_from_directory は、以下のようなフォルダ構成を仮定しています。
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各サブフォルダが1クラスに該当するので、そのクラスの画像を入れておくと読み込んだ際に flow_from_directory() 内でラベル付けしてくれます。
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└─bird
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from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
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train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
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train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
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'dataset',
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target_size=(224, 224), # モデルの入力サイズ
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color_mode='grayscale', # 読み込み形式
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batch_size=20, # バッチサイズ
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class_mode='categorical')
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例: 良品、不良品の場合
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dataset
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├─positive: 不良品の画像
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│ ├─1.png
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│ ├─2.png
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│ ...
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└─negative: 良品の画像
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```python
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from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
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train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
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train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
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'dataset',
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target_size=(224, 224), # モデルの入力サイズ
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color_mode='grayscale', # 読み込み形式
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batch_size=20, # バッチサイズ
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class_mode='binary')
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