我无法将数据正确格式化为Tensorflow。我在这里错过了什么？

Question

我很难理解这个错误。我正在使用MNIST数据集跟踪Tensorflow tutorial，但是将其调整为在我自己的图像上使用。

train_data, eval_data = tf.stack(train_data), tf.stack(eval_data)
train_labels, eval_labels = np.asarray(train_labels), np.asarray(eval_labels)

train_data = tf.reshape(train_data, [-1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 4])
eval_data = tf.reshape(eval_data, [-1, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, 4])

train_data和eval_data是从

返回的图像列表

from matplotlib import image as mpimg
mpimg.imread(DIR_TO_IMAGE)

和train_labels和eval_labels只是一个包含相应图像的类值的数字列表。 （即[1,2,3,4，......，16]）。

然而，当我运行程序时，我遇到了这个错误

  

ValueError：x和y中张量的长度不匹配。 x和y中的所有元素必须具有相同的长度。   x中的形状：{'x'：TensorShape（[Dimension（7），Dimension（400），Dimension（400），Dimension（4）]），' target_key ':( 7，）}   y的形状：（7，）

我在这里做错了什么？任何和所有的帮助表示赞赏！