写一个tensorflow读取csv文件并导入神经网络的代码

可以的，以下是一个读取csv文件并导入神经网络的TensorFlow代码示例：

import tensorflow as tf

# 读取csv文件
filename = "data.csv"
dataset = tf.data.experimental.CsvDataset(filename, [tf.float32]*4, header=True)

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(3)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(.001),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(dataset.batch(32), epochs=10)

这个代码示例使用了TensorFlow的CsvDataset API来读取csv文件，并使用Sequential模型定义了一个简单的神经网络模型。最后，使用compile和fit方法编译和训练模型。