tensorflow：铸造<；数据类型：'；int64'&燃气轮机；标签到bool

我正在运行代码，没有任何更改，我得到了错误：

WARNING:tensorflow:Casting <dtype: 'int64'> labels to bool.

警告：tensorflow:将标签强制转换为bool。

我的问题是：这意味着什么？这将如何影响我想要预测2个以上可能结果的其他模型

此错误出现在预测为布尔值、是/否的情况/教程中。但是如果我有三个可能值的标签，我想这个布尔转换会扼杀我的结果，对吗

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此警告的来源是什么？如何避免此警告，以便我可以训练具有两个以上可能结果的网络？

使用DNNClassifier时，我遇到了完全相同的错误。要解决这个问题，我需要将

n_classes

参数指定为目标中的类数

n_classes

参数用于指定目标中的类数。默认情况下，它假定目标中只有两个类，因此将目标值转换为布尔值

m = tf.contrib.learn.DNNClassifier(
        model_dir=model_dir,
        n_classes=10, # <---------
        feature_columns=deep_columns,
        hidden_units=[400,50],
        optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer(
            learning_rate=0.001,
            l1_regularization_strength=0.001
        ))

m=tf.contrib.learn.DNNClassifier(
model_dir=model_dir，
n_classes=10，#我在本教程中使用
tf.contrib.learn.LinearClassifier
时遇到此错误：

然而，在我的例子中，问题在于在本教程的
输入中定义标签张量

df[LABEL_COLUMN] = (df["income_bracket"].apply(lambda x: ">50K" in x)).astype(int)

修复方法是将类型更改为bool：

df[LABEL_COLUMN] = (df["income_bracket"].apply(lambda x: ">50K" in x)).astype(bool)

你能解释一下这个问题中的
n_classes
变化吗？n_classes参数是指定目标中有多少个类。默认情况下，它假定目标中只有两个类，所以它将目标值转换为bool。