Tensorflow 输入csv与他们一起培训

我有一个之前测试过的CNN模型。然而，我对导入自己的数据还不熟悉，而且不断出现错误。有谁能告诉我我做错了什么，以及导入数据以便模型运行的正确方法是什么？有没有我可以使用的资源，比如网上的书籍或指南

这是我目前的代码

code

https://pastebin.com/wKtidYGL

测试csv为（62412000） 列车csv为（624362）

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测试和训练标签也有（11999,1）和（361,1）

Tensorflow开发人员制作了一系列有用的CSV处理函数，以便轻松地将它们反馈到您的训练模型中

我建议阅读该官员的CSV部分

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请在错误发生的地方发布错误和相关代码。错误出现在输入层之后，在输入层中，它表示它期望ndimm 3，但得到2。如何设置我的csv，以便它可以这样工作？我还对如何输入标签感到困惑。它们应该在同一个csv中吗？

import iris_data
train_path, test_path = iris_data.maybe_download()

ds = tf.data.TextLineDataset(train_path).skip(1)

# Metadata describing the text columns
COLUMNS = ['SepalLength', 'SepalWidth',
       'PetalLength', 'PetalWidth',
       'label']
FIELD_DEFAULTS = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0]]

def _parse_line(line):
   # Decode the line into its fields
   fields = tf.decode_csv(line, FIELD_DEFAULTS)

   # Pack the result into a dictionary
   features = dict(zip(COLUMNS,fields))

   # Separate the label from the features
   label = features.pop('label')

   return features, label

   ds = ds.map(_parse_line)
   print(ds)