我在尝试确定在我的机器上训练神经网络所需的最小存储空间。通常情况下，（图像）数据集在原始形式下相对较小，但当我们使用Keras中的flow_from_directory进行转换时，我们会对图像进行增强，某种程度上相当于按我们需要的倍数扩大了数据集的大小。

我的问题是：flow_from_directory是如何处理存储这些增强后的图像的？如果我没有指定需要存储这些图像（类的参数），Keras是会增强图像、使用它进行训练然后丢弃它，还是会将它保存一段时间，直到训练结束前一直占用我的计算机资源？

另外，这些图像是存储在持久内存中还是RAM中？提前感谢您的回答。

回答：

默认情况下，ImageDataGenerator会即时进行数据增强，并且不会将增强后的图像存储在任何地方。正如您提到的，这样做会占用太多的空间。因此，您只需要担心是否有足够的RAM来容纳一定数量的增强批次，而不需要担心整个数据集的存储。