写一个tensorflow读取csv文件及搭建神经网络训练的代码

可以的，以下是一个读取csv文件并搭建神经网络进行训练的TensorFlow代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 读取csv文件
filename = 'data.csv'
dataset = tf.data.experimental.CsvDataset(filename, [tf.float32, tf.float32, tf.float32, tf.float32], header=True)

# 将数据集分为训练集和测试集
train_dataset = dataset.take(80).shuffle(100).batch(16)
test_dataset = dataset.skip(80).batch(16)

# 搭建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(3,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=50)

# 评估模型
loss = model.evaluate(test_dataset)
print('Test Loss: {}'.format(loss))

这个代码可以读取名为"data.csv"的csv文件，其中包含4列数据，前3列是特征，最后一列是标签。代码将数据集分为训练集和测试集，搭建了一个包含2个全连接层的神经网络模型，并使用均方误差作为损失函数进行训练和评估。