问题描述： 在使用AutoKeras图像分类器时，发现生成器不起作用，导致plt.show()显示空白图像。

解决方法： 以下是一些可能的解决方法：

1. 检查数据路径：首先确保你的数据位于正确的路径下，并且可以被正确地加载。可以使用以下代码来检查数据是否正确加载：

import os
import autokeras as ak

train_path = 'path/to/train_data'
test_path = 'path/to/test_data'

# 检查路径下的文件数量
print(len(os.listdir(train_path)))
print(len(os.listdir(test_path)))

# 使用AutoKeras加载数据
train_data = ak.image_dataset_from_directory(train_path, image_size=(100, 100))
test_data = ak.image_dataset_from_directory(test_path, image_size=(100, 100))

# 检查加载的数据
for data in train_data:
    images, labels = data
    print(images.shape)
    print(labels.shape)

2. 检查数据格式：如果数据被正确加载，接下来需要确保数据格式正确。数据应该是一个numpy数组，其中图像的形状应该是(height, width, channels)。可以使用以下代码检查数据格式是否正确：

for data in train_data:
    images, labels = data
    print(images.shape)
    print(labels.shape)

3. 检查图像显示代码：检查图像显示的代码是否正确。确保你使用了正确的plt.show()方法。可以使用以下代码检查图像显示的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示第一张图像
plt.imshow(images[0])
plt.show()

4. 检查AutoKeras模型：最后，检查AutoKeras模型是否正确创建。确保你已经正确地创建了AutoKeras模型，并使用正确的参数进行了编译。可以使用以下代码检查AutoKeras模型：

model = ak.ImageClassifier(max_trials=10)
model.fit(train_data)

如果上述解决方法仍然无法解决问题，你可以尝试重新安装AutoKeras或者查看AutoKeras的文档，以获取更多关于使用AutoKeras的示例和建议。