Eu tenho tentado executar regressão usandotflearn e meu próprio conjunto de dados.

Usando o tflearn, tenho tentado implementar uma rede convolucional baseada em umexemplo usando o conjunto de dados MNIST. Em vez de usar o conjunto de dados MNIST, tentei substituir os dados de treinamento e teste pelos meus. Meus dados são lidos em um arquivo csv e têm uma forma diferente dos dados MNIST. Eu tenho 255 recursos que representam uma grade 15 * 15 e um valor-alvo. No exemplo, substituí as linhas 24-30 por (e incluí import import numpy como np):

#read in train and test csv's where there are 255 features (15*15) and a target
csvTrain = np.genfromtxt('train.csv', delimiter=",")
X = np.array(csvTrain[:, :225]) #225, 15
Y = csvTrain[:,225]

csvTest = np.genfromtxt('test.csv', delimiter=",")
testX = np.array(csvTest[:, :225])
testY = csvTest[:,225]

#reshape features for each instance in to 15*15, targets are just a single number
X = X.reshape([-1,15,15,1])
testX = testX.reshape([-1,15,15,1])

## Building convolutional network
network = input_data(shape=[None, 15, 15, 1], name='input')

Estou tendo o erro a seguir:

ValueError: Não é possível alimentar o valor da forma (64,) para o tensor u'target / Y: 0 ', que possui a forma' (?, 10) '

Eu tentei várias combinações e vi umpergunta semelhante no stackoverflow, mas não tiveram sucesso. O exemplo nesta página não funciona para mim e gera um erro semelhante e eu não entendo a resposta fornecida ou a fornecida por perguntas semelhantes.

Como uso meus próprios dados?