로컬에 있는 데이터 가져오기!
train_generator = image_datagen.flow_from_directory(
'data/train',
target_size=(150,150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
test_generator = image_datagen.flow_from_directory(
'data/train',
target_size=(150,150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
DATA Augmentation / 데이터 부풀리기!
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest')
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