深度学习中用Matplotlib显示图像触发NotFoundError报错求助

这个报错是文件读取阶段触发的，和后续Matplotlib绘图逻辑无关，核心是TensorFlow无法按解析出的路径找到目标图像文件，常见诱因有3种：

• 路径包含特殊字符：你的数据集存放路径中存在[TutsNode.com]这类方括号特殊字符，Windows环境下TensorFlow的底层文件读取接口对这类特殊字符兼容性差，会出现路径解析错位，最终查找的文件位置和实际存储位置不匹配。
• 目标文件实际缺失：报错信息中提到的auntminnie-a-2020_01_28_23_51_6665_2020_01_28_Vietnam_coronavirus.jpeg可能本身不存在于对应Covid目录下，诱因包括数据集解压不完整、文件被杀毒软件误删、文件名后缀不匹配（比如实际存储为.jpg但代码识别为.jpeg、文件名存在多余空格/特殊字符）。
• 路径长度超限：你的文件全路径嵌套层级过深，总长度很容易超过Windows默认的260字符路径访问限制，导致系统拒绝访问对应文件。

按优先级从高到低操作即可：

1. 简化数据集根路径，清除特殊字符
   将整个covid19数据集文件夹直接剪切到磁盘浅层目录，比如D:\datasets\covid19\，确保全路径不包含方括号、中文、其他特殊符号，同时给路径字符串加r前缀避免Windows反斜杠转义问题，修改后的加载代码参考：

# 替换为你自己移动后的测试集路径
test_path = r"D:\datasets\covid19\test"
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    test_path,
    image_size=(img_height, img_width), 
    label_mode='int', 
    batch_size=batch_size
)
# 类名不要手动编写，直接从数据集对象获取，避免顺序不匹配
class_name = val_ds.class_names

2. 校验目标文件完整性
   打开测试集下的Covid文件夹，手动查找报错提到的jpeg文件：

• 如果找不到文件，关闭杀毒软件后重新解压完整数据集，避免解压过程中文件被拦截、损坏
• 如果文件存在但文件名/后缀和报错信息里的不一致，统一修正文件名即可

3. 可选：解除Windows长路径限制
   如果不想移动数据集位置，可以按Win+R输入gpedit.msc打开本地组策略编辑器，依次找到「计算机配置>管理模板>系统>文件系统>启用Win32长路径」，将其设置为「已启用」后重启电脑，即可解除260字符的路径长度限制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nana qweku Yeboah