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[python3/Chainer]trainer.run()でのValueErrorについて

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機械学習初心者です。Chainerを使った画像分類をしようとしています。
フォルダのパスを渡してデータセットを作り、学習するという流れなのですが、trainer.run()を実行すると
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
というエラーが出てしまい、学習ができません。
データセットを作る際に渡しているfnameとlabelsには、同数の要素が入っていることを確認しています。
このエラーの出る理由と、解決方法をご教授いただけないでしょうか。
以下にコードとエラーを載せさせていただきます。

import numpy as np
import os
import glob
import chainer
from itertools import chain
from chainer.datasets import LabeledImageDataset
from chainer import iterators, training, optimizers, datasets, serializers

from mymodell import MyChain

chainer.config.train = True

# 画像フォルダのパス
IMG_DIR = 'Z:trainf'

# 各フォルダ
dnames = glob.glob('{}/*'.format(IMG_DIR))
# 画像ファイルパス一覧
fnames = [glob.glob('{}/*.PNG'.format(d)) for d in dnames]
fnames = list(chain.from_iterable(fnames))

# それぞれにフォルダ名から一意なIDを付与
labels = [os.path.basename(os.path.dirname(fn)) for fn in fnames]
dnames = [os.path.basename(d) for d in dnames]
labels = [dnames.index(l) for l in labels]
d = LabeledImageDataset(list(zip(fnames, labels)))

def transform(data):
    img, label = data
    img = img / 255.
    return img, label


train = chainer.datasets.TransformDataset(d, transform)

epoch = 10
batch = 5

model = MyChain()
model = L.Classifier(model)

optimizer = optimizers.Adam()
optimizer.setup(model)

train_iter = iterators.SerialIterator(train, batch)
updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer)
trainer = training.Trainer(updater, (epoch, 'epoch'), out='result')
trainer.run()

serializers.save_npz("c_mymo.npz", model)
    return xp.concatenate([array[None] for array in arrays])

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly


コードの作成にはこちらのサイト様を参考にさせていただきました。

機械学習でアホガールのさやかちゃんを判定してみる

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

開発環境
Windows10
WinPython-64bit-3.6.3(Python3.6)

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