Tensorflow分类数据与词汇表 - 预期的二进制或Unicode字符串，得到[0,1,2，...]

Question

我是机器学习的新手（刚刚完成了Google机器学习速成课程），并认为在Kaggle比赛中尝试我的手是一个很好的起点，可以解决一些问题。 我正在使用Tensorflow和Python 3，所有这些都是最新的（Kaggle在线Jupyter笔记本）

数据的格式如下所示

|Identity | Cuisine | Ingredients                |
|---------|---------|----------------------------|
|1        | italian | [beans, milk,..., tomatoes]|
|2        | indian  | [chicken, curry leaf,...]  |

我创建了一个词汇表生成器来创建一个词汇集，并用词汇集中的成分索引替换成分数组中这些单词的实例，所以我的原始数据如下所示。

|Identity | Cuisine | Ingredients |
|---------|---------|-------------|
|1        | italian |[0, 1,..., 4]|
|2        | indian  |[5, 6,...]   |

为了方便tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list ，我将标签（美食）和功能（成分）分成2个独立的数据tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list ，我使用了tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list和随后的tf.feature_column.indicator_column作为配料数组。

然而，我现在有一个问题，我的模型无法读取ingredients列，并得到错误

TypeError：期望的二进制或unicode字符串，得到[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

我的输入功能如下

def input_fn(features,labels,batch_size,num_epochs=None,shuffle=True):
    ds = Dataset.from_tensor_slices((features,labels))
    ds = ds.batch(batch_size).repeat(num_epochs)

    if shuffle:
        ds = ds.shuffle(10000)

    feature_batch, label_batch = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
    return feature_batch, label_batch

它被送入如下的简单功能

training_func = lambda: input_fn(training_example,training_target,batch_size)
validati_func = lambda: input_fn(validation_example,validation_target,batch_size)

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
optimizer = tf.contrib.estimator.clip_gradients_by_norm(optimizer, 5.0)

classifier.train(
    input_fn=training_func,
    steps=steps_per_period
)

我的问题是如何修复此TypeError

TypeError：期望的二进制或unicode字符串，得到[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

（为清楚起见）

此外，我还想知道是否有处理这种数据格式的最佳做法？ （如果有任何内置功能来处理这个）

由于这可能是一个代码繁重的问题，我将我的整个代码添加到在线Pastebin粘贴，以便您可以检查代码。 我使用的数据集来自Kaggle What's Cooking比赛