x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.1, random_state = 999) # Reshape image in 3 dimensions (height = 100, width = 125 , canal = 3) x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], *(100, 125, 3)) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], *(100, 125, 3)) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], *(100, 125, 3)) # With data augmentation to prevent overfitting datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, # set input mean to 0 over the dataset samplewise_center=False, # set each sample mean to 0 featurewise_std_normalization=False, # divide inputs by std of the dataset samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std zca_whitening=False, # apply ZCA whitening rotation_range=10, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180) zoom_range = 0.1, # Randomly zoom image width_shift_range=0.12, # randomly shift images horizontally (fraction of total width) height_shift_range=0.12, # randomly shift images vertically (fraction of total height) horizontal_flip=True, # randomly flip images vertical_flip=True) # randomly flip images datagen.fit(x_train)代码段一开始没有问题，但是多次执行后出现报错MemoryError: Unable to allocate 1.52 GiB for an array with shape (5423, 100, 125, 3) and data type float64

这个错误提示表明在程序执行过程中发生了内存不足的错误，无法为一个形状为(5423, 100, 125, 3)、数据类型为float64的数组分配1.52 GiB的内存空间。这通常是因为程序在多次执行后，内存占用逐渐增加，导致内存不足而出现的。有以下几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 增加计算机的物理内存：可以增加计算机的物理内存，以提供更多的内存空间给程序使用。

2. 减少数据集大小：可以减少数据集的大小，以减少程序所需的内存空间。

3. 减少图像尺寸：可以尝试减小图像的尺寸，以减少图像所需的内存空间。

4. 减少数据增强的程度：可以减少数据增强的程度，以降低程序所需的内存空间。

5. 释放不再使用的内存：可以在程序执行过程中，释放不再使用的内存，以提高内存使用效率。可以使用Python内置的`gc`模块手动触发垃圾回收机制，回收不再使用的内存。

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x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=999) # Resize images for i in range(len(x_train)): img = Image.fromarray(x_train[i]) img = img.resize((224, 224)) x_train[i] = np.array(img) for i in range(len(x_validate)): img = Image.fromarray(x_validate[i]) img = img.resize((224, 224)) x_validate[i] = np.array(img) # Reshape images x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], 224, 224, 3)代码段报错TypeError: Cannot handle this data type

这个错误可能是由于图片数据的格式不被支持而导致的。常见的图片格式有PNG、JPEG、BMP等，如果图片格式不被支持，就会出现这个错误。

你可以尝试使用Pillow库中的Image.open()方法打开图片，然后使用np.array()方法将图片转换为numpy数组，确保图片格式被正确地读取。同时，还应该检查数据类型是否为float或int类型，如果不是，可以使用astype()方法将其转换为正确的数据类型。

# Split the dataset x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_validate, y_train, y_validate = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=999) # Resize images for i in range(len(x_train)): img = Image.fromarray(x_train[i]) img = img.resize((224, 224)) x_train[i] = np.array(img) for i in range(len(x_validate)): img = Image.fromarray(x_validate[i]) img = img.resize((224, 224)) x_validate[i] = np.array(img) # Reshape images x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) x_validate = x_validate.reshape(x_validate.shape[0], 224, 224, 3)代码段报错TypeError: Cannot handle this data type如何解决

这个错误提示表明你试图使用无法处理的数据类型。可能原因是你的代码中存在错误，或者是你的输入数据类型不正确。建议你检查代码中的变量和数组的数据类型，确保它们符合你的预期。你可以使用print语句来打印变量的数据类型和值，以便更好地了解代码的执行过程。另外，你可以尝试将输入数据类型转换为正确的类型，例如使用numpy中的astype方法将数据类型转换为float或int类型。