一、数据准备，使用的是房价预测的数据集 from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() #数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train_all, x_test, y_train_all
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这篇博客介绍了如何在TensorFlow2.x中生成、解析和读取CSV文件，用于房价预测数据集。首先，生成CSV文件并保存。接着，通过`tf.data.TextLineDataset`读取文件内容，将多个CSV文件合并成一个dataset。然后，解析CSV文件内容，处理字节类型数据。最后，使用解析后的数据集训练了一个简单的模型。
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