Eu tenho um único diretório que contém subpastas (de acordo com os rótulos) de imagens. Quero dividir esses dados no conjunto de treinamento e teste enquanto estiver usando o ImageDataGenerator no Keras. Embora model.fit () no keras possua o argumento validation_split para especificar a divisão, não foi possível encontrar o mesmo para model.fit_generator (). Como fazer isso ?

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator,
    samples_per_epoch=nb_train_samples,
    nb_epoch=nb_epoch,
    validation_data=??,
    nb_val_samples=nb_validation_samples)

Não tenho um diretório separado para dados de validação, preciso separá-lo dos dados de treinamento