来自Tensorflow v1.2文档here，它声明：
model_fn必须接受三个参数：
features：包含传递给模型的功能的dict fit（），evaluate（）或predict（）。
目标：含有的Tensor 通过fit（），evaluate（）或predict（）传递给模型的标签。将 对于predict（）调用是空的，因为这些是模型的值 推断。
...
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？