在当前版本的TF（2.2.0）中，有一个选项 进行多类别分类（即，通过更改 n_class到估算器参数中的相关数字）。 但是，我看到的所有先前示例，例如这里的正式示例： https://www.tensorflow.org/tutorials/estimator/boosted_trees_model_understanding 目前的二进制分类。所以我不确定如何处理目标（类）向量。 如果我将他保持在[0，...，num_classes-1]的范围内，当我尝试训练模型时，我会收到错误消息（来自TF gradients.py文件）： “'int'对象没有属性'is_compatible_with'”。就类向量而言，这感觉像是尺寸\形状错误，但我 找不到默认的损失函数以及该模型期望得到的结果。我认为不需要将类向量转换为二进制矩阵（一种热编码）。感谢任何帮助！
iCMS 回答：张量流增强树分类器多类
实际上是当我手动更改TF代码时，一切正常。 然后，我发现这里有关于该问题的错误报告： https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/40063