生成以下代码：基于tensorflow2.10，将多行一维TXT数据处理成数据集，数据集第一列为标签0-9，转为one-hot形式，其余列为特征值，共1024个，要求训练集、验证集、测试集分别百分之70，百分之20，百分之10，用三层1DCNN训练，评价标准为准确率。

好的，以下是生成的基于tensorflow2.10，将多行一维TXT数据处理成数据集的代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')
x = data[:, 1:]
y = data[:, 0]

# 将标签转为one-hot形式
y_onehot = tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=10)

# 划分训练集、验证集、测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y_onehot, test_size=0.1, random_state=42)
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# 三层1DCNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Reshape((1024, 1), input_shape=(1024,)),
    tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(1024, 1)),
    tf.keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Conv1D(128, 3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 模型训练
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

# 模型评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

这个代码将数据集划分为训练集、验证集、测试集，并使用三层1DCNN训练模型，并用准确率作为评价标准。