我的方案是我们有多个对等体拥有自己的数据，位于不同的目录中，具有相同的子目录结构。我想使用这些数据训练模型，但是如果我将它们全部复制到一个文件夹，我无法跟踪哪些数据来自哪些（新数据也偶尔会被创建，因此不适合保留文件的副本每次）我的数据现在存储如下：
-user01
-user02
-user03
...
（所有这些都有类似的子目录结构）
我已经搜索了解决方案，但我只在here和here中找到了多输入的情况，它们将多个输入连接成1个单独的并行输入，这不是我的情况。
我知道flow_from_directory()一次只能由1个目录提供，那么如何构建一个可以一次由多个目录提供的自定义目录呢？
如果我的问题是低质量的，请提出如何改进它的建议，我也搜索了keras的github，但没有找到任何我能适应的东西。
谢谢。
Keras ImageDataGenerator flow_from_directory方法有follow_links参数。
也许你可以创建一个目录，其中填充了符号链接到所有其他目录中的文件。
这个堆栈问题讨论了使用符号链接和Keras ImageDataGenerator：Understanding 'follow_links' argument in Keras's ImageDataGenerator?