Есть ли простой способ использовать только половину изображений в базовых каталогах, используя поток Keras из каталога?

Question

Я пытаюсь выяснить, как использовать подмножество изображений в каталогах, чтобы проверить, действительно ли больший набор данных поможет мне классифицировать некоторые изображения (а для контекста они являются неясными изображениями с кажущимися случайными каплями (но онина самом деле не случайные), а не формы, которые человек может различить на глаз).Я использую ImageDataGenerator с потоком из каталога в Keras, и поэтому хотел бы проверить это на различных объемах данных.

Это простой код, который я до сих пор извлекал из каталогов, используя генераторы.

def load_the_data(batch_size):

    train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        horizontal_flip=True,
        rotation_range=50,
        validation_split=0.6,
        )

    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_data_dir,
        target_size=(21, 21),
        batch_size=batch_size,
        class_mode='categorical',
        subset='training'
        )

    validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_data_dir, # same directory as training data
        target_size=(21, 21),
        batch_size=batch_size,
        class_mode='categorical',
        subset='validation'
        )

    return train_datagen, train_generator, validation_generator