在tensorflow.keras 2.0中，验证数据可以是生成器(而训练数据是数组)吗？

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建一个生成器对象
validation_generator = ImageDataGenerator().flow_from_directory(
    'validation_data_directory',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 使用生成器作为验证数据进行模型训练
model.fit_generator(
    validation_generator,
    steps_per_epoch=100,
    epochs=10,
    validation_steps=50)