在TensorFlow中，可以使用tf.data.Dataset API來處理多張圖片。以下是一種常見的處理方式：

1. 首先，將所有圖片的文件路徑加載到一個列表中。

import glob

image_files = glob.glob('path_to_images/*.jpg')

2. 使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices函數將圖片文件路徑轉換為一個Dataset對象。

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(image_files)

3. 使用map函數對數據集中的每個元素進行預處理。可以使用tf.image模塊中的函數來對圖片進行常見的操作，比如加載、解碼、調整大小等。

def preprocess_image(image_file):
    image = tf.io.read_file(image_file)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize(image, [224, 224])
    image = image / 255.0  # 歸一化到 [0, 1] 范圍
    return image

dataset = dataset.map(preprocess_image)

4. 可選地進行一些數據增強的操作，比如隨機裁剪、水平翻轉等。

def augment_image(image):
    image = tf.image.random_crop(image, [200, 200, 3])
    image = tf.image.random_flip_left_right(image)
    return image

dataset = dataset.map(augment_image)

5. 如果需要對數據進行混洗或者分批處理，可以使用shuffle和batch函數。

dataset = dataset.shuffle(1000)
dataset = dataset.batch(32)

6. 最后，可以對數據集進行迭代，獲取批次的圖片數據。

for images in dataset:
    # 進行模型訓練或者預測
    ...

通過以上步驟，就可以使用TensorFlow處理多張圖片數據了。根據具體的需求，可以根據實際情況調整預處理和數據增強的操作。