今天使用了Keras 的ImageDataGenerator类，发现真是小白的神器。我们在进行机器学习的时候，常常为自己找不到相关的数据集而自己搭建一个数据集。那么，相关的问题就是数据样本不够大，之后的机器学习就很有能造成过拟合问题，神经网络找不到抽象的特征等。究根结底还是样本数量不够。那我又不可能拿着相机一个一个去拍啊……. 总之就想要更多的数据集呗。 有关于ImageDataGenerator的相关信息，这篇博客已经写得非常好了–>keras的图像预处理全攻略（二）—— ImageDataGenerator 类, 有关于ImageDataGenerator类的用法什么的可以查它 下面是全

主要介绍了keras的ImageDataGenerator和flow()的用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

6.2 报文格式 基于token的交易报文格式同基于PAN的交易。 以下仅列出基于Token支付交易的部分域传递和域取值的情况，其他未说明的域请参照原基于 PAN的交易报文格式。 表13 金融支付类交易 token 相关报文域传递要求 报文 域 域名称 格式 AC SW IS SW 说明 2 主账号 n..19(LLVAR) M C16 M C16 基于 token 的支付交易，银联系统将对本域进行 相应的转换： 1、对于受理方发送的请求报文，本域存放 token 号，银联系统将 token 号转换为真实 PAN 号发送 给发卡方。 2、对于发卡方返回的应答报文，本域存放真实 PAN 号，银联系统会将 PAN 号转换为 token 号返 回给受理方。 14 卡有效期 n4(YYMM) O C6 M C6 基于 token 的支付交易，银联系统将对本域进行 相应的转换： 1、对于受理方发送的请求报文，本域存放 token 有效期。如果 token 申请时已提交真实 PAN 有效 期，则银联系统将 token 有效期转换为真实 PAN 内 部 开 发 注 意 保 密