Загрузка данных изображения Tensorflow 2.0

Question

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import IPython.display as display
from PIL import Image 

AUTOTUNE=tf.data.experimental.AUTOTUNE

import pathlib
data_dir = tf.keras.utils.get_file(origin='https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz',fname='flower_photos', untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

import pathlib
data_dir = tf.keras.utils.get_file(origin='https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz',fname='flower_photos', untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

CLASS_NAMES = np.array([item.name for item in data_dir.glob('*') if item.name != "LICENSE.txt"])
CLASS_NAMES

BATCH_SIZE = 32
IMG_HEIGHT = 224
IMG_WIDTH = 224

list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(data_dir/'*/*'))

def get_label(file_path):
    parts = tf.strings.split(file_path, '/')
    return parts[-2] == CLASS_NAMES

def decode_img(img):
  img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3) #color images
  img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32) 
   #convert unit8 tensor to floats in the [0,1]range
  return tf.image.resize(img, [IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT]) 
#resize the image into 224*224 

def process_path(file_path):
  label = get_label(file_path)
  img = tf.io.read_file(file_path)
  img = decode_img(img)
  return img, label

labeled_ds = list_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

for image, label in labeled_ds.take(1):
  print("Image shape: ", image.numpy().shape)
  print("Label: ", label.numpy())

вывод для последнего для l oop: Форма изображения: (224, 224, 3) Метка: [True False False False False False]

Теперь, когда я создал это, как могу ли я на самом деле загрузить это в свою нейронную сеть, то есть, как я могу инициализировать свои test_img и test_labels? Я очень плохо знаком с нейронными сетями и только недавно проработал все математику, было бы очень полезно, если бы кто-то понял мою проблему. Большое спасибо!