深層学習のデータをImageDataGeneratorを使って水増しをしたい

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
深層学習で訓練画像のみをImageDataGeneratorを使って水増しをしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'NumpyArrayIterator' object has no attribute 'ndim'

該当のソースコード

import glob
from keras.preprocessing import image
from PIL import Image
import numpy as np

folder = ["a", "b", "c"]#フォルダの数分追加
image_size = 150

x_image = []
y_label = []
for index, label in enumerate(folder):
    dir = "./sample/" + label
    files = glob.glob(dir + "/*.jpeg")
    for i,file in enumerate(files):
        img = Image.open(file)
        img = img.convert('RGB')
        img = img.resize((image_size,image_size))
        #data = np.asarray(img)
        data = image.img_to_array(img)
        x_image.append(data)
        y_label.append(index)
        
x_image = np.array(x_image)
y_lable = np.array(y_label)

import tensorflow as tf
from keras.utils import np_utils
from sklearn.model_selection import train_test_split

x_image_float = x_image.astype('float32')
x_image_float_norm = x_image_float / 255.0

#正解ラベルの形式を変換
y_label_categ = np_utils.to_categorical(y_lable,len(folder))

#学習用データとテストデータに分ける。下記ではテストデータに2割り当ている
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_image_float_norm,y_label_categ,test_size = 0.20,random_state = 111)

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

使用しているモデルはvgg16で、複数のジャンルがあるためsoftmax関数を使っています。
私が考えた事はフォルダの中にある画像データの２：８でテスト用の

Answer 1

学習用と水増し用のプログラムを分けて実装したところうまくいきました。

Answer 2

下記サイトが参考になるでしょうか。
https://stackoverflow.com/questions/45467720/imagedatagenerator-flow-numpyarrayiterator-is-set-to-use-the-data-format-conven

Comments

[yuuurii]

上記のサイトや公式のドキュメント(https://keras.io/ja/preprocessing/image/)を参考にしてみましたが、同じエラーが出ました。
エラーの内容を調べると配列の次元の違いと出てきました。

この認識は間違っているのでしょうか。
もう少し詳しく教えて頂けると嬉しいです。

```python
datagen = ImageDataGenerator()
datagen.fit(x_train)

history = model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32),
steps_per_epoch=len(x_train), epochs=20,
validation_data = (x_test,y_test))