Python 3.x 批处理大小对ImageDataGenerator的影响

我是Keras的新手，正在尝试做数据扩充，但我在一开始就被卡住了

我有一个形象，我正试图使其扩大如下

datagen=image.ImageDataGenerator(rotation_range=20)
iter=datagen.flow(samples,batch_size=2)
batch=iter.next()
plt.imshow(batch[0].astype('uint8'))

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因此，我知道，

datagen

是一个生成器，

iter

是一个迭代器，可以对其进行迭代，但我怀疑的是

批量大小。这里，
批大小=2
，这意味着在每次迭代期间，将创建一批2个图像。现在，我可以使用如上所示的
batch[0]
查看批中的第一个图像，但无法使用
batch[1]
查看批中的第二个图像。当我检查
批处理.shape
时，它显示
（1399640,3）
，这意味着批处理中只有一个图像。我不能理解它。第二张图片在哪里？如何显示批次的第二个图像。
在TF 2.1上对我来说效果很好（即一个批次中显示两个图像）。
样本的形状是什么？您使用的是Keras还是tf.Keras？我使用的是Keras，样本的形状是
（1399640,3）
如果您的样本大小是（1399640,3）
更改为
（2399640,3）
。您能指导一下如何做到这一点吗？是的，
样本的第一个维度需要>=2，如果您需要一批中有两个项目。你是怎么做到的？嗯，您需要在数据集中添加更多图像（或者如果这是一个玩具实验，请使用
np。重复（samples，n，axis=0）
其中
n
是数据集中所需的样本数。