错误:无法识别的指令格式：<预取数据集形状：{图像：(无，无，3)，标签：()}，类型：{图像: tf.uint8，标签: tf.int64}>

这个问答内容涉及到了预取数据集形状的定义和类型描述。预取数据集形状是指在机器学习和深度学习中，用于描述训练数据集的图像和标签的维度和形状。在这个错误信息中，给出了图像的形状为(无，无，3)，标签的形状为()，并且给出了图像的数据类型为tf.uint8，标签的数据类型为tf.int64。

根据这个错误信息，可以推断出以下几点信息：

1. 数据集形状：图像的形状为(无，无，3)，表示图像是一个三维数组，其中第一个维度表示图像的数量，第二个维度和第三个维度表示图像的高度和宽度，最后一个维度表示图像的通道数，这里是3，表示RGB图像。
2. 标签的形状：标签的形状为()，表示标签是一个标量，即一个单独的数值。
3. 数据类型：图像的数据类型为tf.uint8，表示图像的像素值是无符号8位整数，取值范围为0-255；标签的数据类型为tf.int64，表示标签是64位整数。

根据以上信息，可以得出以下答案：

预取数据集形状是用于描述训练数据集的图像和标签的维度和形状的概念。在这个错误信息中，给出了图像的形状为(无，无，3)，标签的形状为()，并且给出了图像的数据类型为tf.uint8，标签的数据类型为tf.int64。

图像的形状(无，无，3)表示图像是一个三维数组，其中第一个维度表示图像的数量，第二个维度和第三个维度表示图像的高度和宽度，最后一个维度表示图像的通道数，这里是3，表示RGB图像。

标签的形状()表示标签是一个标量，即一个单独的数值。

图像的数据类型tf.uint8表示图像的像素值是无符号8位整数，取值范围为0-255。

标签的数据类型tf.int64表示标签是64位整数。

根据这个错误信息，可以推断出使用的是TensorFlow框架进行数据集预处理。在腾讯云中，可以使用腾讯云的AI开发平台AI Lab（https://cloud.tencent.com/product/ailab）来进行机器学习和深度学习任务的开发和部署。AI Lab提供了丰富的机器学习和深度学习工具和资源，可以方便地进行数据集预处理、模型训练和推理等任务。