数据基数含糊不清的价值错误；确保所有数组包含相同数量的样本。

在模型训练时，应确保输入数据的一致性，包括数据格式、形状和数量。常见的解决方法是使用数据生成器或手动将数据分成相等的小批量。代码示例：

# 使用数据生成器
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator()
test_datagen = ImageDataGenerator()

train_generator = train_datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32)
test_generator = test_datagen.flow(x_test, y_test, batch_size=32)

model.fit(train_generator, validation_data=test_generator)

# 手动分割数据
batch_size = 32
for i in range(0, len(x_train), batch_size):
    x_batch = x_train[i:i + batch_size]
    y_batch = y_train[i:i + batch_size]
    model.train_on_batch(x_batch, y_batch)