kerasでフォルダ内の画像を訓練とテストデータに別ける方法

はじめに

kerasの本とかを参考にしていると、物理的にフォルダを訓練とテストデータに別けて使う例が多い気がする。
自分で簡単にやる分には、フォルダ一つでライブラリでいい感じにやってほしいと思い公式doc見てオプションがあったのでメモ。

条件

kaggleのデートセットで画像が種類のフォルダごとに別れているような場合に使う。

ソース

データの水増しとか、他のオプションはなし。

画像データ前処理

#規格化と訓練データと検証データの比率
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    validation_split=0.2
)
# 訓練データ
path = 'フォルダのパス'
size = '画像のサイズ'
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    path,
    target_size=(size, size),
    batch_size=20,
    class_mode='categorical',
    subset='training',
)
# 検証データ
validation_generator  = train_datagen.flow_from_directory(
    path,
    target_size=(size, size),
    batch_size=20,
    class_mode='categorical',
    subset='validation',
)