filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2, verbose=1, mode='max', min_lr=0.00001) callbacks_list = [checkpoint, reduce_lr] history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), class_weight=class_weights, validation_data=(x_validate,y_validate),steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, epochs=10, verbose=1, callbacks=callbacks_list)这一段代码报错ValueError: Shapes (None, None) and (None, 100, 125, 7) are incompatible

这个错误可能是由于模型的输入输出形状不匹配引起的。在输入数据的生成器datagen.flow中，可能需要指定输入数据的形状。你可以尝试将其更改为：

datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size, target_size=(100, 125))

其中target_size表示输入数据的形状，这里设置为(100, 125)。如果仍然出现错误，你可以检查模型的输入和输出形状是否正确。