fit_生成器与runtim_目录中的flow_组合的行为

Question

我正试图基于ImageDataGenerator.flow\u from\u目录和fit\u generator（）函数，内部化keras图像增强和拟合是如何协同工作的

我试图弄清楚生成器在幕后是如何工作的，这样我就知道该调整什么以及如何调整了，现在这是我的理解

我从\u目录（）调用train\u gen/test\u gen.flow\u，批量大小为64，类模式分类，并将其传递到fit\u生成器中，每个历元的步数为100，历元的步数为10。

当上述情况发生在历元1期间时，我是否生成100步*64批处理的图像

另外生成器中的所有64个批处理图像是否基于单个源图像，是否在下一步更改？因此，如果我只有两个图像，每个类中一个并调用它，我会从“图像1”生成64个增强图像，还是从“图像1”和“图像2”随机生成64个总增强图像

如果上述问题的答案是，它不是从一个图像生成的，它是从一个类生成的吗？因此，如果“图像1”和“图像2”都是猫，我介绍了“图像3”，一只狗，并进行训练，第一步是所有猫还是所有狗，而不是两者的组合

我担心的是，如果我对每个历元的步数进行图像计数/批处理，我只会得到X个训练数据，如果这有意义的话，我会过适应某些类