TensorFlowでエラーが出ます

現在tensorflowとtflearnを使用して画像の分類をしているのですが、学習を実行させようとしたところ、こんなエラーが出てしまいました。

python
1Training samples: 11364
2Validation samples: 2841
3--
4Exception in thread Thread-3:
5Traceback (most recent call last):
6  File "C:\Users\suter\Anaconda3\envs\ForTensorFlow_env\lib\threading.py", line 914, in _bootstrap_inner
7    self.run()
8  File "C:\Users\suter\Anaconda3\envs\ForTensorFlow_env\lib\threading.py", line 862, in run
9    self._target(*self._args, **self._kwargs)
10  File "C:\Users\suter\Anaconda3\envs\ForTensorFlow_env\lib\site-packages\tflearn\data_flow.py", line 187, in fill_feed_dict_queue
11    data = self.retrieve_data(batch_ids)
12  File "C:\Users\suter\Anaconda3\envs\ForTensorFlow_env\lib\site-packages\tflearn\data_flow.py", line 222, in retrieve_data
13    utils.slice_array(self.feed_dict[key], batch_ids)
14  File "C:\Users\suter\Anaconda3\envs\ForTensorFlow_env\lib\site-packages\tflearn\utils.py", line 187, in slice_array
15    return X[start]
16IndexError: index 13813 is out of bounds for axis 0 with size 4735

実行したコードは以下の通りです

python
1trainX, trainY, testX, testY = np.load("./face.npy")
2
3    # 画像ピクセルデータを1次元から2次元へ変換
4    trainX = trainX.reshape( [-1, 96, 96, 1])
5   
6    # 1枚目の画像ピクセル値を表示
7    print(trainX[0])
8
9    # 1枚目の画像ピクセル値のサイズを表示
10    print(len(trainX[0]))
11
12    ## 3.ニューラルネットワークの作成
13    ## 初期化
14    tf.reset_default_graph()
15
16    ## 入力層の作成
17    net = input_data(shape=[None, 96, 96, 1])
18    
19    ## 中間層の作成\n",
20    # 畳み込み層の作成\n",
21    net = conv_2d(net, 32, 5, activation='relu')
22    # プーリング層の作成\n",
23    net = max_pool_2d(net, 2)
24    # 畳み込み層の作成\n",
25    net = conv_2d(net, 64, 5, activation='relu')
26    # プーリング層の作成\n",
27    net = max_pool_2d(net, 2)
28    # 全結合層の作成\n",
29    net = fully_connected(net, 128, activation='relu')
30    net = dropout(net, 0.5)
31    ## 出力層の作成\n",
32    net = tflearn.fully_connected(net, 7, activation='softmax')
33    
34    net = tflearn.regression(net, optimizer='sgd', learning_rate=0.5, loss='categorical_crossentropy')
35
36    ## 4．モデルの作成（学習） ##\n",
37    # 学習の実行
38    model = tflearn.DNN(net)
39    model.fit(trainX, trainY, n_epoch=20, batch_size=32, validation_set=0.2, show_metric=True)
40    #モデルの保存
41    for n in range(100):
42        save_name = "./cnn_models/" + "face_classifier_cnn{}.h5".format(n)
43        if os.path.exists(save_name):
44            continue
45        else:
46            model.save(save_name)
47            break
48
49    #モデルの適用
50    pred = np.array(model.predict(testX)).argmax(axis=1)
51    priint(pred)
52
53    label = testY.argmax(axis=1)
54    print(label)
55
56    accuracy = np.mean(pred == label, axis=0)
57    print(accuracy)

np.load("./face.npy")で読み込んだファイルは以下の方法で生成しました

python
1classes = ['dog', 'cat', 'monkey', 'zebra', 'rabbit', 'lion', 'bird']
2num_classes = len(classes)
3image_size = 96
4
5# 画像の読み込み
6
7X = []
8Y = []
9for index, classlabel in enumerate(classes):
10    image_dir = "./images/" + classlabel
11    files = glob.glob(image_dir + "/*.jpg")
12    for file in files:
13        image = Image.open(file)
14        # グレースケールへ変換\n",
15        gray_image = image.convert('L')
16        # 画像のリサイズ
17        small_gray_image = gray_image.resize((96,96))
18        # 画像ファイルをピクセル値へ変換
19        gray_image_px = np.array(small_gray_image)
20        gray_image_flatten = gray_image_px.flatten().astype(np.float32)/255.0
21        X.append(gray_image_flatten)
22        # one_hot_vectorを作りラベルとして追加\n",
23        tmp = np.zeros(7)
24        tmp[index] = 1
25        Y.append(tmp)
26
27X = np.array(X)
28Y = np.array(Y)
29
30X_train, X_test, Y_train, Y_test = model_selection.train_test_split(X, Y)
31xy = (X_train, X_test, Y_train, Y_test)
32np.save("./face.npy", xy)

エラーメッセージで調べてみたところ、indexの値が実際には存在しない大きさになってしまっているということまではわかったのですが、どのように解決したらいいかが分かりません。
似たようなエラーを見つけてもkeyerrorばかりで参考になりませんでした。
解決法がわかる方いらっしゃるでしょうか？
何か基本的なミスをしているような気もするのですが…

参考サイト
http://kyudy.hatenablog.com/entry/2016/12/09/172735
https://ja.stackoverflow.com/questions/39980/index-2-is-out-of-bounds-for-axis-1-with-size-2%E3%81%AE%E5%AF%BE%E5%87%A6%E6%96%B9%E6%B3%95
https://github.com/openyou/emokit/issues/225