从Tensorflow v1.2文档here，它指出：
model_fn必须接受三个参数：features：包含通过fit（），evaluate（）或predict（）传递给模型的特征的dict . targets：包含通过fit（），evaluate（）或predict（）传递给模型的标签的Tensor . 对于predict（）调用，它将为空，因为这些是模型将推断的值 . ...
对于多任务序列学习的情况，有超过1个输出/标签，它们可以具有不同的序列长度 . 与 features 不同，参数 labels 是 Tensor 但不是 dict ，目前我必须为所有输出填充具有最大序列长度的零 .
有没有办法为 model_fn 的不同输出提供不同序列长度的标签？