图像分类项目：创建自定义的TFRecord数据集，读取并显示（Python）

在图像分类项目中，数据集的准备是非常重要的一步。TFRecord是TensorFlow中一种常用的数据格式，它可以将数据序列化为二进制文件，方便读取和处理。本文将介绍如何创建自定义的TFRecord数据集，并使用Python读取和显示这些图像数据。

1. 准备图像数据

首先，我们需要准备一些图像数据来创建TFRecord数据集。假设我们有一个包含图像文件的文件夹，其中每个图像文件对应一个类别。我们将使用PIL库来读取图像文件并处理图像数据。

import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image

def load_image(file_path):
    image =