数据基数不明确：确保所有数组包含相同数量的样本。

当使用Keras或TensorFlow等深度学习库时，可能会出现“数据基数不明确”的错误。这个问题是由于数据中的输入和输出维度不匹配导致的。假设我们有一个多输入模型，其中输入数据包括图像和元数据，并且我们希望在各自的输入上使用不同的数据增强函数。我们可以使用keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator来实现这一点：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

data_gen_x = ImageDataGenerator(...)
data_gen_y = ImageDataGenerator(...)

x_gen = data_gen_x.flow(x, batch_size=batch_size, ...)
y_gen = data_gen_y.flow(y, batch_size=batch_size, ...)

然后将输入和输出生成器传递到fit方法中即可：

model.fit((x_gen, y_gen), epochs=epochs, steps_per_epoch=...)

这样就可以确保所有的输入和输出维度是一致的，避免了“数据基数不明确”的错误。