Ошибка с метками на этапе обучения: InvalidArgumentError: утверждение не выполнено: [идентификаторы меток должны> = 0]

Question

Я новичок в Tensorflow, и я надеюсь, что мне здесь помогут, я пытаюсь создать нейронную сеть, которая получает четыре входа и один выход, это выглядит как простая задача в Tensorflow, но я все еще получаю эту ошибку :

InvalidArgumentError: утверждение не выполнено: [идентификаторы меток должны> = 0] [Условие x> = 0 не содержало поэлементно:] [x (dnn / head / ToFloat: 0) =] [[0] [0] [0] ...] [[Узел: dnn / head / assert_range / assert_non_negative / assert_less_equal / Assert / AssertGuard / Assert = Assert [T = [DT_STRING, DT_STRING, DT_STRING, DT_FLOAT], sumrize = 3, _device = "/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: CPU: 0"] (dnn / head / assert_range / assert_non_negative / assert_less_equal / Assert / AssertGuard / Assert / Switch, DNN / голова / assert_range / assert_non_negative / assert_less_equal / Утверждай / AssertGuard / Утверждай / data_0, DNN / голова / assert_range / assert_non_negative / assert_less_equal / Утверждай / AssertGuard / Утверждай / данные_1, DNN / голова / assert_range / assert_non_negative / assert_less_equal / Утверждай / AssertGuard / Утверждай / данные_2, DNN / голова / assert_range / assert_non_negative / assert_less_equal / Утверждай / AssertGuard / Утверждай / Switch_1)]]

Это мой код, спасибо заранее.

F1 = tf.feature_column.numeric_column('F1')
F2 = tf.feature_column.numeric_column('F2')
F3 =tf.feature_column.numeric_column('F3')
F4 = tf.feature_column.numeric_column('F4')
F5 =tf.feature_column.numeric_column('F5')
F6 = tf.feature_column.numeric_column('F6')
F7  = tf.feature_column.numeric_column('F7')
F8 = tf.feature_column.numeric_column('F8')
F9 = tf.feature_column.numeric_column('F9')
F10  = tf.feature_column.numeric_column('F10')
F11 = tf.feature_column.numeric_column('F11')
F12  = tf.feature_column.numeric_column('F12')
F13 = tf.feature_column.numeric_column('F13')

deep_columns = [F2, F6, F11,F5]


COLUMNS = ["F1", "F2", "F3", 
"F4", "F5", "F6", "F7", 
"F8", "F9", "F10", "F11",  
"F12"]

df_train = pd.read_csv("C:/data_4.csv", 
names=COLUMNS, sep = "\t",skiprows=1,skipinitialspace=True)
df_train = df_train.fillna(0)
Xtrain = df_train.drop("F7", axis=1)  
y_train = pd.DataFrame(df_train.F7)
ytrain['F7'] = df_train.F7
ytrain = ytrain.astype(int) 

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
 feature_columns=deep_columns,
 hidden_units=[7, 10, 20])

inp = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(Xtrain,ytrain, 
    batch_size= 128,
    num_epochs=1,
    shuffle=True,
    queue_capacity=1000,
    num_threads=1,
    target_column='F7')

estimator.train(input_fn=inp,steps=200)