实际上这个问题与先前类似，但对我来说，尝试先前的回答会抛出一个错误，我可能无法缩放，原因可能是功能已弃用，因此需要进行更新（真的请我下跪）–也许Windows 10是问题
在Google tensorflow文档中，他们大张旗鼓地简化了tensorflow，当然，通过准备好并准备好数据集，它们似乎也很容易
像mnist = tf.keras.datasets.mnist
但是对于使用新数据进行实际工作的人们，他们不会准备得如此整齐的数据。相反，他们（即我）将拍摄许多不同事物的照片（例如，来自64个患者案例的64个癌细胞核-每个250×250像素，带有RGB），并将64个jpeg存储在一个目录中，可以说C:\\Users\\dalton\\Desktop\\breast\\nuclei\\*.jpg
目录中除了感兴趣的jpg外没有其他jpg
然后在一个csv文本文件（本质上是一个电子表格，其中一列另存为csv文件或可以是txt）中，他们记录与每张图片相对应的标签-该文本文件有64个1或0项，其中1 =非常癌细胞坏，0 =还不错。可以说此txt文件位于：
C:\\Users\\dalton\\Desktop\\breast\\nuclei\\n_labels.txt
他们（我）将使用其中的32张图片和相应的标签来进行测试，并使用32张图片进行测试。
因此，从64个jpeg和64个标签（作为单个文本文件中的64个条目）的基本数据来看，如何达到加载简单示例中给出的相同点。还是只需要一个spreadsheet，其中一列带有jpeg文件名，另一列中带有标签，以便准备一个列表或元组？
本质上是如何
现实世界的工作与最后的共同途径一样
mnist = tf.keras.datasets.mnist
我认为对此的回答将帮助我之外的许多人。我在这里GitHub中尝试了无数示例，并尝试了R版本和完全沮丧。
真心感谢您的回答。 LD
尝试使用解决方案的示例如下：