如何基于深度稀疏降噪自编码器实现CSV数据集的故障检测？

我正在尝试搭建一个深度稀疏降噪自编码器，用来基于CSV数据集实现故障检测。之前参考了Keras的自编码器构建教程，现在把这套方案迁移到数值型数据集上，目前针对训练集的处理代码如下：

import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
from keras import regularizers
import csv

x_train = []
x_test = []  # 数组定义

path1 = r'D:\train.csv'
# 后续数据集读取与预处理逻辑（此处省略）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hoàng Nhân