在TensorFlow中将多输入回归转换为分类问题时，可以使用标签大小与目标名称不同的方法。以下是一个示例代码，展示了如何使用该方法。

import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
# 假设输入数据为X，目标数据为y
X = ...
y = ...

# 将目标数据转换为分类问题
# 首先，将目标数据编码为整数标签
label_encoder = LabelEncoder()
y_encoded = label_encoder.fit_transform(y)

# 然后，将整数标签转换为独热编码
num_classes = len(label_encoder.classes_)
y_onehot = tf.keras.utils.to_categorical(y_encoded, num_classes)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_onehot, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 将独热编码的预测结果转换为整数标签
y_pred_labels = tf.argmax(y_pred, axis=1)

# 将整数标签转换为原始目标名称
y_pred_names = label_encoder.inverse_transform(y_pred_labels)

在上述代码中，首先使用LabelEncoder将目标数据编码为整数标签，然后使用to_categorical将整数标签转换为独热编码。接下来，使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。然后，构建神经网络模型，编译模型并训练模型。最后，使用模型进行预测，并将预测结果转换为原始目标名称。

请注意，上述代码仅为示例，具体实现可能因数据集和问题的不同而有所不同。您可能需要根据实际情况对代码进行适当的修改和调整。