具体错误如下：

ValueError: 当传递validation_data时，它必须包含2个项目（x_val, y_val）或3个项目（x_val, y_val, val_sample_weights），然而它包含39个项目

除了源代码之外，我完全找不到这个错误的任何信息。

model.fit(  train_x            , train_y            , epochs=1            , validation_data=validation_data_flow            , callbacks=[checkpointer]        )

validation_data是一个通过flow_from_directory创建的DirectoryIterator

validation_data_flow = ImageDataGenerator().flow_from_directory(        validation_data_dir,        target_size = (img_width, img_height),        batch_size = batch_size,        class_mode = 'categorical')

回答：

验证数据和训练数据需要是相同类型，要么都是生成器，要么都是ndarrays。为了解决这个问题，你需要将其中一个转换为另一种类型。参考这个答案，了解如何将生成器转换为ndarray。要将ndarray转换为生成器，请使用ImageDataGenerator.flow()。