TensorFlow2.5猫狗分类任务执行cnn.fit报__array__参数错误求助

该报错与CUDA版本无关，属于numpy 1.21.0 与 tensorflow 2.5.0 依赖的图像处理工具链版本不兼容问题：
tensorflow 2.5.0 正式发布时适配的numpy最高版本为1.19.x，1.21.0版本numpy调整了__array__方法的传参规则，旧版本keras_preprocessing调用np.asarray()将Pillow图像转为数组时，传参逻辑不匹配高版本numpy的要求，最终触发参数数量错误。

优先选择第一种方案，改动最小兼容性最高：

• 方案1：降级numpy到适配版本
  执行命令：
  pip install numpy==1.19.5
  安装完成后重启代码运行内核，重新执行训练代码即可正常运行。
• 方案2：升级图像处理依赖包适配高版本numpy
  不想降级numpy的情况下，升级keras_preprocessing和Pillow到兼容版本即可，执行命令：
  pip install --upgrade keras_preprocessing pillow==9.1.0
  注意不要使用9.2及以上版本的Pillow，否则会和tensorflow 2.5.0产生新的兼容性问题。
• 方案3：临时修改数据生成器配置（无需修改依赖版本）
  在你的ImageDataGenerator生成训练/测试集的代码中，新增dtype='float32'参数，强制指定数据类型避免numpy传参冲突，示例如下：

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
training_set = train_datagen.flow_from_directory(
    'your_train_data_path',
    target_size=(64, 64),
    batch_size=32,
    class_mode='binary',
    dtype='float32' # 新增该行配置
)
# 测试集生成代码也同步添加dtype参数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krishna Sahu