我使用的训练深层神经网络ImageDataGenerator，并flow_from_directory在Keras。数据在一个文件夹中。因此，我在validation_split=0.x使用ImageDataGenerator. 然后我创建了两个流程，一个用于训练，另一个用于分别使用flow_from_directorywithsubset="training"和进行验证subset="validation"。
我想知道在创建时是否有任何指定的图像增强（转换）ImageDataGenerator适用于训练和验证子集或仅适用于训练子集。
我在 GitHub 的 Keras 存储库中找不到正确的部分来检查它。
（注意：我知道使用两个单独的生成器来训练和验证两个单独的目录是更好的做法）
代码示例：
img_gen = ImageDataGenerator(validation_split=0.2,horizontal_flip = True, vertical_flip = True,...)
train_flow = img_gen.flow_from_directory('directory',subset = "training",...)
validation_flow = img_gen.flow_from_directory('directory',subset = "validation",...)
history=model.fit_generator(generator = train_flow ,validation_data = validation_flow,...)