我有两个NumPy数组：Images_ar(数据)和Category_y_ar(标签)。
两者都由dtype(‘uint8’)组成。
分类y_ar的形状为(978,126)。
图像的形状_ar为(978,224,224，3)
尝试使用以下命令构建数据集时：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images_ar, categorical_y_ar)

我得到了以下回溯：
ValueError Traceback(最近一次调用)在[50]中输入，在<cell line：1>()中->>1 DataSet=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(图像_ar，分类_y_ar)2 DataSet=Dataset.Repeat().Batch(Batch_Size)4 val_Size=int(num_Clages*0.2)
在DatasetV2.from_tensor_Slices(Tensor，名称)736@~.conda\envs\sklearn-env\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py:814，方法737 def_tensor_slices(Tensor，名称=无)：738“”创建其元素是给定Tensor切片的Dataset。739 740沿给定Tensor的第一维对给定Tensor进行切片。此操作(...)812数据集：a Dataset.813“”-->814返回Tensor切片数据集(Tensor，名称=名称)
TensorSliceDataset中的文件~.conda\envs\sklearn-env\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py:4728，。init(SELF，ELEMENT，IS_FILES，NAME)4719为自身中的t。_TENSORS[1：]：4720
Batch_dim.Assert_is_Compatible_With(4721
Tensor_形状.尺寸(4722
Tensor_shape.dimension_value(t.get_shape()[0])))4724VARIANT_TESOR=Gen_DataSet_ops.tensor_Slice_DataSet(4725
自我Tensor，4726
Output_shapes=structure.get_flat_tensor_shapes(self._structure)，
4727 IS_FILES=IS_FILES，->4728 METADATA=sel._metadata.SerializeToString()4729 Super(TensorSliceDataset，self).init(VARIANT_TENSOR)
DatasetV2中的文件~.conda\envs\sklearn-env\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py:668，。_METADATA(SELF)666“用于生成数据集元数据的帮助器。”667METADATA=DATASET_METADATA_PB2.Metadata()-->668 IF SELF_NAME：669元数据。NAME=_VALIDATE_AND_ENCODE(SELF._NAME)670返回元数据
ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用a.any()或a.all()
请帮我弄清楚为什么会弹出这个错误。