TensorFlow Dataset API加载图片报错'无法迭代标量张量'问题求助

• 最后绘图循环遍历的是未经过处理的原始dataset，该数据集的每个元素是单个图片文件路径的标量张量，既不是处理好的(图像,标签)对，也没有批量维度支持i索引操作，是触发cannot iterate over a scalar tensor报错的核心原因
• 图像解码步骤缺失：tf.io.read_file读取的是编码后的二进制数据，未解码直接调用resize会产生格式错误
• 变量和语法错误：class_names未定义直接使用，etiqueta[i].numpy缺少调用括号，应为etiqueta.numpy()
• 循环逻辑错误：外层遍历数据集单样本，内层循环9次尝试从单样本中取多个元素，本身不符合数据结构逻辑

import tensorflow as tf        
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  
import os  

dataset = tf.data.Dataset.list_files('ai minecraft ores dataset/*/*', shuffle=False)

def etiquetar(ubicacion_archivo):  
    return tf.strings.split(ubicacion_archivo, os.path.sep)[-2]

def procesar_imagen(ubicacion_archivo):  
    etiqueta = etiquetar(ubicacion_archivo)  
    imagen = tf.io.read_file(ubicacion_archivo)  
    # 补充图像解码步骤，png格式可替换为decode_png
    imagen = tf.image.decode_jpeg(imagen, channels=3)
    imagen = tf.image.resize(imagen, [128,128])  
    # 提前转为uint8类型，适配绘图要求
    imagen = tf.cast(imagen, tf.uint8)
    return imagen, etiqueta

# 处理后的有效数据集
dataset1 = dataset.map(procesar_imagen)  

# 绘图逻辑修正
plt.figure(figsize=(10, 10))
# 直接取9个样本遍历绘制，无需双重循环
for i, (imagen, etiqueta) in enumerate(dataset1.take(9)):  
    ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
    plt.imshow(imagen.numpy())
    # 标签解码为字符串直接作为标题
    plt.title(etiqueta.numpy().decode())
    plt.axis("off")
plt.show()

修改后直接运行即可正常输出3*3的样本图像网格，无需额外调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin Arriola