我试图为此链接中提供的图像创建LeNet5。

为了上传训练集和测试集，我使用

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory:
    train_set = image_dataset_from_directory('Linnaeus_5_32X32/train',
                                        labels='inferred',
                                        label_mode = 'categorical',
                                        color_mode = 'grayscale',
                                        batch_size=batch_size,
                                        image_size = (image_rows,image_cols),
                                        shuffle=True,
                                        seed=1997)

    test_set = image_dataset_from_directory('Linnaeus_5_32X32/test',
                                            labels='inferred',
                                            label_mode = 'categorical',
                                            color_mode = 'grayscale',
                                            batch_size = batch_size,
                                            image_size = (image_rows,image_cols),
                                            shuffle=True,
                                            seed=1997)

这应该返回一个tf.data.Dataset对象，它是一个元组（图像，标签），其中图像具有形状（batch_size，image_size[0]，image_size[1]，num_channels），标签遵循格式（batch_size，num_classes）。

然而，这是我得到的，印在屏幕上：

  Found 6000 files belonging to 5 classes.
  Found 2000 files belonging to 5 classes.

这是正确的，因为我有6000个列车图像和2000个测试图像。但当我检查时，例如，我得到的培训集：

<BatchDataset shapes: ((None, 32, 32, 1), (None, 5)), types: (tf.float32, tf.float32)>

也就是说，batch_size=没有，而应该是6000。

这是什么意思？我怎样才能修好它？