jupiter notebookでcythonを使用する際のエラー

Question

cythonを使いたいのに..

jupiter nodebookでcythonを使用したいのでずが，うまく作動してくれません

発生している問題・エラーメッセージ

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
#すべての画像を1/255でスケーリング
train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator=train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
   ^
------------------------------------------------------------

.ipython\cython\_cython_magic_aa17fb945ed85ed5d5b5f269578ef817.pyx:9:4: undeclared name not builtin: train_dir

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
    train_dir,
    target_size=(150,150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary')
validation_generator=test_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
   ^
------------------------------------------------------------

.ipython\cython\_cython_magic_aa17fb945ed85ed5d5b5f269578ef817.pyx:14:4: undeclared name not builtin: validation_dir

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
    print('data batch shape:',data_batch.shape)
    print('labels batch shape:',labels_batch.shape)
    break
    
#バッチジェネレーターを使ってモデルを適合
history=model.fit_generator(train_generator,
       ^
------------------------------------------------------------

.ipython\cython\_cython_magic_aa17fb945ed85ed5d5b5f269578ef817.pyx:25:8: undeclared name not builtin: model

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-129deac84769> in <module>
----> 1 get_ipython().run_cell_magic('cython', '', "#ImageDataGeneratorを使ってディレクトリから画像を読み込む\nfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator\n\n#すべての画像を1/255でスケーリング\ntrain_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)\ntest_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)\n\ntrain_generator=train_datagen.flow_from_directory(\n    train_dir,\n    target_size=(150,150),\n    batch_size=20,\n    class_mode='binary')\nvalidation_generator=test_datagen.flow_from_directory(\n    validation_dir,\n    target_size=(150,150),\n    batch_size=20,\n    class_mode='binary')\n\nfor data_batch,labels_batch in train_generator:\n    print('data batch shape:',data_batch.shape)\n    print('labels batch shape:',labels_batch.shape)\n    break\n    \n#バッチジェネレーターを使ってモデルを適合\nhistory=model.fit_generator(train_generator,\n                            steps_per_epoch=100,\n                            epochs=30,\n                            validation_data=validation_generator,\n                            validation_steps=50)\n\nmodel.save('cats_and_dogs_small_1.h5')\n")

~\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py in run_cell_magic(self, magic_name, line, cell)
   2350             with self.builtin_trap:
   2351                 args = (magic_arg_s, cell)
-> 2352                 result = fn(*args, **kwargs)
   2353             return result
   2354 

<C:\Users\KIT_EA_FC_PC017\Anaconda3\lib\site-packages\decorator.py:decorator-gen-129> in cython(self, line, cell)

~\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\magic.py in <lambda>(f, *a, **k)
    185     # but it's overkill for just that one bit of state.
    186     def magic_deco(arg):
--> 187         call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)
    188 
    189         if callable(arg):

~\Anaconda3\lib\site-packages\Cython\Build\IpythonMagic.py in cython(self, line, cell)
    323         if need_cythonize:
    324             extensions = self._cythonize(module_name, code, lib_dir, args, quiet=args.quiet)
--> 325             assert len(extensions) == 1
    326             extension = extensions[0]
    327             self._code_cache[key] = module_name

TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

In [ ]:


#訓練時の損失値と正解率をプロット
import matplotlib.pyplot as plt
​
acc=history.history['acc']

該当のソースコード

%%cython
#ImageDataGeneratorを使ってディレクトリから画像を読み込む
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

#すべての画像を1/255でスケーリング
train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator=train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(150,150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary')
validation_generator=test_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(150,150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary')

for data_batch,labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:',data_batch.shape)
    print('labels batch shape:',labels_batch.shape)
    break
    
#バッチジェネレーターを使ってモデルを適合
history=model.fit_generator(train_generator,
                            steps_per_epoch=100,
                            epochs=30,
                            validation_data=validation_generator,
                            validation_steps=50)

model.save('cats_and_dogs_small_1.h5')

エラーメッセージ

TypeError: object of type 'NoneType' has no len()


```ここに言語名を入力
ソースコード

試したこと

ネットの情報から作業を行いました．初心者なので詳しく教えていただけると嬉しいです．

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。