在深度学习中，数据加载是模型训练的重要一环。而超分辨率重建是一项有趣且实用的任务，它可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。本文将介绍如何使用Keras库实现数据加载和超分辨率重建，并提供相应的源代码。
数据加载
首先，我们需要加载训练数据。Keras提供了多种方法来加载数据，其中最常用的是使用ImageDataGenerator类。该类可以实时地从硬盘上的图像文件中生成批量的数据，并进行数据增强操作，如旋转、缩放和翻转等。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用ImageDataGenerator加载图像数据：
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 创建一个ImageDataGenerator对象
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255