编写一个输入数据为[64,1,8]的csv文件，使用一维卷积的VAE的代码

在编写用于处理一维数据（如CSV文件中的整数序列）的卷积自编码器（Convolutional Variational Autoencoder, CVAE）时，Python语言（结合TensorFlow库）是一个常见的选择。以下是一个简化的示例，展示如何创建这样一个模型并处理给定的数据[64, 1, 8]：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, UpSampling1D, Dense, Flatten, Reshape, Lambda, Conv1DTranspose
from tensorflow.keras.models import Model

# 数据预处理
data = [64, 1, 8]
data = np.array(data).reshape(-1, 1)  # 将数据转换成单列向量
data = data.astype('float32') / 255.  # 归一化到0-1范围

# 定义网络结构
input_shape = (None, 1)  # 输入尺寸
encoding_dim = 16  # 编码维度
latent_dim = 8  # 隐变量维度

inputs = Input(shape=input_shape)
x = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(inputs)  # 卷积层
x = MaxPooling1D(pool_size=2)(x)  # 池化层
x = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(x)
x = MaxPooling1D(pool_size=2)(x)
x = Flatten()(x)  # 展平为一维
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(x)  # 全连接编码层

# 利用正态分布采样生成隐变量
z_mean = Dense(latent_dim)(encoded)
z_log_var = Dense(latent_dim)(encoded)  # 对数方差
def sampling(args):
    z_mean, z_log_var = args
    epsilon = tf.random.normal(shape=tf.shape(z_mean))
    return z_mean + tf.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon

z = Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,))([z_mean, z_log_var])  # 随机样本
decoded = Dense(np.prod(input_shape), activation='sigmoid')(z)  # 可逆变换到原尺寸

# 构建自编码器模型
decoder = Model(z, decoded)
autoencoder = Model(inputs, decoder(encoded))

# 编码器单独训练
encoder = Model(inputs, encoded)

# 编码、解码数据
encoded_data = encoder.predict(data)
decoded_data = autoencoder.predict(encoded_data)