ode: 'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' Received a label value of 7 which is outside the valid range of [0, 5). Label values: 2 5 2 0 4 4 6 0 4 4 5 4 5 0 7 4 5 3 0 6 2 0 4 0 1 6 4 7 4 2 0 3 [[{{node sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits}}]] [Op:__inference_train_function_1527]

这个错误提示是因为标签值(label)的范围超出了模型预期的范围。在这个示例代码中，我们使用了 `SparseCategoricalCrossentropy` 作为损失函数，这意味着我们期望标签是整数值，并且它们的范围应该是从0到5（因为我们有6种不同的水果类型）。但是，错误提示中出现了一个标签值为7的数据，这超出了我们期望的范围。

要解决这个问题，你需要检查你的标签数据是否正确，并确保它们的范围在0到5之间。你可以使用以下代码来检查标签数据：

import numpy as np

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.fruits.load_data()

# 查看标签数据的范围
print(np.unique(train_labels))

如果你的标签数据超出了范围，你需要更正它们，并重新运行训练和评估模型的代码。