根据the Tensorflow docs，tfds提供了现成的数据集，这意味着，没有任何条款可以上传你自己的数据集并使用它。
但是，这并不是道路的尽头，您可以遵循tensorflow中的tutorial。我将概述您必须用来创建数据集的重要代码。

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  subset="training",
  seed=123,
  image_size=(img_height, img_width),
  batch_size=batch_size)

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  subset="validation",
  seed=123,
  image_size=(img_height, img_width),
  batch_size=batch_size)

这里根据您的训练和测试路径使用data_dir。
然后可以使用它来训练模型。

history = model.fit(
  train_ds,
  validation_data=val_ds,
  epochs=epochs
)