要将numpy数组加载到TensorFlow中进行分类，你可以使用TensorFlow的数据集API。首先，你需要确保你已经安装了TensorFlow和NumPy库。然后，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 将图像和标签numpy数组加载到内存中。
2. 创建一个TensorFlow数据集对象，将图像和标签作为输入。
3. 构建一个神经网络模型来对验证码图像进行分类。

首先，让我们讨论numpy数组应该具有的形状。

对于图像数组，形状应该是 (样本数量, 高度, 宽度, 通道数)。在你的情况下，通道数可能是1（灰度图像）或3（彩色图像），由于是验证码，通常是灰度图像。因此，形状可能是 (样本数量, 60, 160, 1)。

对于标签数组，形状应该是 (样本数量, 标签长度)。在你的情况下，标签长度是5x62，因为每个位置有62个可能的字符，所以标签数组的形状可能是 (样本数量, 5, 62)。

现在，让我们编写代码来实现这一点：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 假设你已经加载了图像和标签numpy数组，并将它们分别存储在变量images和labels中

# 形状假设
image_shape = (len(images), 60, 160, 1)
label_shape = (len(labels), 5, 62)

# 创建TensorFlow数据集对象
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels))

# 可选：进行数据增强、随机化和批处理
# dataset = dataset.map(...) # 数据增强
# dataset = dataset.shuffle(...) # 随机化
# dataset = dataset.batch(...) # 批处理

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(60, 160, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(5*62, activation='softmax') # 输出层，注意输出维度要匹配标签长度
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=10)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据实际情况调整模型架构和超参数。同时，数据集的预处理、增强和批处理也是灵活的，你可以根据需要进行调整。