根据Unable to deploy a Cloud ML model，如果我想将我的模型部署到Google Cloud ML，我需要明确设置＆＃34;输入＆＃34; /＆＃34;输出＆＃34;将存储对输入/输出张量的引用的集合，如下所示：
此集合应为您的图表命名所有输入张量。 同样，名称为“outputs”的集合也需要命名输出 图表的张量。假设你的图形有两个输入张量x 和y，以及一个输出张量分数，这可以按如下方式完成：
tf.add_to_collection（“inputs”，json.dumps（{“x”：x.name，“y”： y.name}）） tf.add_to_collection（“outputs”，json.dumps（{“得分”： scores.name}））
这里“x”，“y”和“得分”成为实际的别名 张量名称（x.name，y.name和scores.name）
但是，我不知道翻译（RNN）tutorial中的输入/输出张量是什么。如果没有这方面的知识，我就无法重构代码并将我的模型部署到Google Cloud ML。
答案 0 :(得分：1)
根据下面的代码，输入是：encoder_inputs，decoder_inputs，target_weights，输出是step（）返回值输出的第三个元素