您可以通过继承DirectoryIterator来制作一个非常小的子类来返回image, file_path元组：

import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, DirectoryIterator

class ImageWithNames(DirectoryIterator):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.filenames_np = np.array(self.filepaths)
        self.class_mode = None # so that we only get the images back

    def _get_batches_of_transformed_samples(self, index_array):
        return (super()._get_batches_of_transformed_samples(index_array),
                self.filenames_np[index_array])

在初始化中，我添加了一个属性，它是self.filepaths的numpy版本，以便我们可以轻松地索引到该数组中，以获取每个批次生成的路径。

对基类的唯一其他更改是返回一个元组，该元组是图像批处理super()._get_batches_of_transformed_samples(index_array)和文件路径self.filenames_np[index_array] 。

这样，您可以使生成器如下所示：

imagegen = ImageDataGenerator()
datagen = ImageWithNames('/data/path', imagegen, target_size=(224,224))

然后检查

next(datagen)

这是一个与shuffle=True一起使用的示例。并且还可以正确处理最后一批。要通过：

datagen = ImageDataGenerator().flow_from_directory(...)    
batches_per_epoch = datagen.samples // datagen.batch_size + (datagen.samples % datagen.batch_size > 0)
for i in range(batches_per_epoch):
    batch = next(datagen)
    current_index = ((datagen.batch_index-1) * datagen.batch_size)
    if current_index < 0:
        if datagen.samples % datagen.batch_size > 0:
            current_index = max(0,datagen.samples - datagen.samples % datagen.batch_size)
        else:
            current_index = max(0,datagen.samples - datagen.batch_size)
    index_array = datagen.index_array[current_index:current_index + datagen.batch_size].tolist()
    img_paths = [datagen.filepaths[idx] for idx in index_array]
    #batch[0] - x, batch[1] - y, img_paths - absolute path

是的，至少在版本2.0.4中是可行的（不知道较早的版本）。

ImageDataGenerator().flow_from_directory(...)的实例具有带filenames的属性，该属性按生成器生成文件的顺序列出了所有文件，并且还具有batch_index属性。因此，您可以这样做：

datagen = ImageDataGenerator()
gen = datagen.flow_from_directory(...)

生成器上的每次迭代都可以得到相应的文件名，如下所示：

for i in gen:
    idx = (gen.batch_index - 1) * gen.batch_size
    print(gen.filenames[idx : idx + gen.batch_size])

这将为您提供当前批次中图像的文件名。