labels.cache 文件乱码解决方法

如果你在使用 TensorFlow 2.x 版本时遇到了 `labels.cache` 文件乱码的问题，可以尝试以下方法解决：

1. 打开 `labels.cache` 文件，看看里面的内容是否是乱码。如果是，可以删除该文件，然后重新运行代码生成新的 `labels.cache` 文件。

2. 如果 `labels.cache` 文件中的内容不是乱码，可以考虑修改代码中读取 `labels.cache` 文件的方式。可以试着使用 Python 的 `open` 函数打开文件，并指定文件的编码格式。例如：

   with open('labels.cache', 'r', encoding='utf-8') as f:
       labels = f.read().splitlines()

这样可以保证读取到的文件内容都是以 UTF-8 编码格式解码的，避免出现乱码问题。

3. 如果以上方法仍然不能解决问题，可以考虑升级 TensorFlow 的版本。有些版本的 TensorFlow 中可能会出现 `labels.cache` 文件乱码的问题，升级到最新版本可能会解决这个问题。

希望这些方法能够帮助到你解决问题。如果还有其他问题，请随时提出。