Tensorflow can'；t使用tf.decode_csv（）正确读取一个数组csv文件

我有数百个csv文件，每个文件都包含一个数组，这是我网络的输入数组。 我尝试使用

tf.data.TextLineDataset

生成csv文件名的数据集，并使用

dataset.map（）

读取它们。但是，我对如何使用

tf.decode\u csv（）

假设csv内容是

1 2 3 4 5 ... 100

然后使用：

dataset = tf.data.TextLineDataset(['a.csv','b.csv', ...])
dataset.map(proc)

其中：

def proc(csv):
    array = tf.decode_csv(csv,[0.0 for i in range(1000)])
    return array

我得到：

# array = (tensor, shape=1) * 100

# array = (tensor, shape=1)

如果使用：

def proc(csv):
    array = tf.decode_csv(csv,[[0.0]])
    return array

我得到：

# array = (tensor, shape=1) * 100

# array = (tensor, shape=1)

这意味着只读取数组的一个值

如何将数组读入

（张量，形状=100）

？

a.csv b、 csv main.py 第4行将有一个

100

，而不是

5

import tensorflow as tf

def _parse_csv(input_vec):
    return tf.io.decode_csv(input, [0.0] * 5, field_dim=" ")

dataset = tf.data.TextLineData(["a.csv", "b.csv"])
dataset = dataset.map(_parse_csv)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
file_op = iterator.get_next()

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(file_op))
    # (1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)

    print(sess.run(file_op))
    # (6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0)