使用tensorflow进行数据增强后生成的图像变体数量

我是Tensorflow的新手，尝试使用

ImageDataGenerator

对我的数据集应用数据扩充。事实证明，它有各种参数，tensorflow后端使用这些参数在将图像馈送给CNN时动态地对每个图像应用数据增强。但在文档中，我找不到生成的每个图像的变化数量，以及应用数据增强后馈送给CNN的图像总数。任何帮助都将不胜感激。

使用.flow（）方法调用时，数据生成器将为每次迭代创建一批大小的图像。这给出了馈送给CNN的图像总数。 Keras文件规定了流量法： 获取数据和标签数组，生成成批的增强数据

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很好的博客帖子。在博客文章中，它声明如下：数据集中的图像不是直接使用的。相反，仅向模型提供增强图像。由于增强是随机执行的，因此可以在训练期间生成和使用修改后的图像和原始图像的近传真（例如，几乎没有增强）。这似乎表明，即时增强的图像被传递给了CNN。由于只传递增强图像，而不传递原始图像，我们如何通过传递增强图像获得如此好的结果？正如在博客中提到的，一些增强图像将与数据集的图像非常相似，从而充当原始图像。我明白了，我需要知道生成的增强图像的分布情况。得到一个确切的数字或百分比会非常有帮助。是的，我还对生成的图像的确切数量以及它是如何工作的感到困惑。我将深入研究源代码。如果有更好的文档，那就太好了。