估计量的多重相容性

Question

我正在尝试使用tensorflow estimators API实现多标签兼容性，但是它给出以下错误消息：

ValueError: Labels dtype should be integer. Instead got <dtype: 'float64'>.

我在虹膜数据中又添加了一个标签列，因此，现在我分别具有种类和颜色列。目的是根据虹膜数据对物种（Setosa，Versicolor，Virginica）和颜色（红色，绿色，黄色）进行分类。模型中使用的类数为6。

以下是正在馈送的数据（0-3索引：特征，4-5索引：对应的物种和颜色：

5.9,3.0,4.2,1.5,1,0

下面是执行标签和功能的部分：

if len(label_column_names) > 1:
            label_size = len(label_column_names)
            self._labels_from_data= data.pop(label_column_names[0])
            for n in range(1, label_size):
                self._labels_from_data = pandas.concat([self._labels, data.pop(label_column_names[n])])
            self._features_from_data = data
else:
            self._features_from_data, self._labels_from_data = data, data.pop(label_column_names[0])

在我的假设中，问题与模型的logit有关，因为进给的标签采用Nan格式，这似乎很奇怪，因为所有标签都设置为int。至少，我需要一个想法，如何解决问题，这真是太好了。