Tensorflow，从csv文件读取数据时出现Conv1D错误

import tensorflow as tf

# 定义CSV文件路径和特征列的数量
csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv'
num_features = 10

# 定义解析CSV文件的函数
def parse_csv_line(line):
    # 解析每一行的特征值
    parsed_line = tf.io.decode_csv(line, record_defaults=[0.0] * num_features)
    # 返回特征值和标签（如果有的话）
    return parsed_line[:-1], parsed_line[-1]

# 读取CSV文件的每一行并解析
dataset = tf.data.TextLineDataset(csv_file)
dataset = dataset.map(parse_csv_line)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(num_features, 1)),
    # 添加其他层...
])

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(dataset, epochs=10)