Python：如何将自己的数据用于Tensorflow？

我是TensorFow的新手，但我必须使用它，所以我有一个问题

我必须在csv文件中使用特定数据，如下所示：

0.5,1,0,0，慢速启动

1,2,0,0，慢启动

1.5,4,0,0，慢速启动

2,8,0,0，慢启动

（慢启动是我必须使用的标签之一）

我使用以下代码成功导入数据

directory = "/home/matthieu/Documents/python/*.csv"
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
tf.train.match_filenames_once(directory),
shuffle=False)
line_reader = tf.TextLineReader()

_, csv_row = line_reader.read(filename_queue)
record_defaults = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [""]]
time, cwnd, rtt, dupack, Algo = \
tf.decode_csv(csv_row, record_defaults=record_defaults)
features = tf.pack([
    time,
    cwnd,
    rtt,
    dupack])

with tf.Session() as sess:
    tf.initialize_all_variables().run()

    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    # we grab an example from the CSV file.
    for iteration in range(1, 50):

        example, label = sess.run([features, Algo])
        print(example, label)

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

但是我不知道我的数据是如何存储的，也不知道如何使用它来生成具有不同标签的多类分类，因为我知道我的数据代表了一个窗口相对于时间的大小，所以它不必被洗牌

我不知道我是否清楚，但任何帮助都会很好，谢谢