只有在使用验证生成器时，Keras才会在第一个时期卡住

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的API，使得构建和训练神经网络变得更加简单和快速。在使用验证生成器时，Keras可能会在第一个时期卡住的原因是由于验证生成器无法生成足够的数据来满足模型的需求，导致模型无法继续训练。

验证生成器是在模型训练过程中用于生成验证数据的工具。它通常从原始数据中提取一部分作为验证集，并对这部分数据进行预处理和增强操作，以便在模型训练过程中进行验证和评估。验证生成器可以帮助我们监控模型在训练过程中的性能，并及时调整模型的参数和结构。

当Keras在第一个时期卡住时，我们可以考虑以下几个方面来解决问题：

1. 数据量不足：验证生成器可能无法生成足够的验证数据，导致模型无法继续训练。可以尝试增加原始数据的规模，或者调整验证集的比例，以提供更多的验证数据。
2. 数据预处理错误：验证生成器在对验证数据进行预处理时可能出现错误，导致模型无法继续训练。可以检查数据预处理的代码，确保数据预处理的步骤正确无误。
3. 数据增强问题：验证生成器可能在对验证数据进行增强操作时出现问题，导致模型无法继续训练。可以检查数据增强的代码，确保增强操作的参数和方式正确。
4. 模型结构问题：模型的结构可能不适合验证生成器生成的数据，导致模型无法继续训练。可以尝试调整模型的结构，使其更适合验证数据的特征。

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请注意，以上答案仅供参考，具体解决问题的方法可能因实际情况而异。