TF Learnでの、DNNでのNanLossDuringTrainingError

Question

TF Learnを利用してDNNClassifierを実装しようと考えております。
Yターゲットの分類結果を１、２の２種類だとエラーにならず
1,2,3だとNanLossDuringTrainingErrorエラーになります。
分類数を増やすには、どのようにすれば良いかご教授いただければ幸いです。

# -*- coding: utf-8 -*-

from tensorflow.contrib import learn
import numpy as np


x_data = np.empty((0,4), float)
x_data = np.append(x_data, np.array([[1, 1, 1, 1.1]]), axis=0)
x_data = np.append(x_data, np.array([[1, 1, 1, 1.2]]), axis=0)
x_data = np.append(x_data, np.array([[1, 1, 1, 1.3]]), axis=0)
x_data = np.append(x_data, np.array([[1, 1, 1, 1.4]]), axis=0)

#このYターゲットの分類結果を１、２の２種類だとエラーにならず
#1,2,3だとエラーになる。
#y_target = np.array([1,1,2,2]) # OK
y_target = np.array([1,1,2,3])  # NanLossDuringTrainingError


classifier = learn.DNNClassifier(hidden_units=[10,20,10], n_classes=3)
classifier.fit(x=x_data, y=y_target, steps=20)

print("end")

# Error tensorflow.contrib.learn.python.learn.monitors.NanLossDuringTrainingError: NaN loss during training.

Answer 1

n_classesの指定を変更すれば、OKでした。