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我是 tensorflow 的新手，我已将保存的模型提供给 Google AI Platform 模型。但是，我遇到了样本输入数据格式的问题。您能否指导我应该如何根据以下要求的格式格式化数据输入？提前致谢。

要请求在线预测，需要将数据实例作为 JSON 对象输入，如下所示。

{
  "instances": [
    <value>|<simple/nested list>|<object>,
    ...
  ]
}

下面是 $saved_model_cli --dir path /home/.. --all 输出的一部分。总而言之，我有 12 个数据输入作为字符串值。我应该如何将上述请求格式放在一起，以便模型可以返回预测？谢谢！

Defined Functions:
  Function Name: '__call__'
    Option #1
      Callable with:
        Argument #1
          DType: list
          Value: [TensorSpec(shape=(None, 3), dtype=tf.float32, name='a_xf'), TensorSpec(shape=(None, 2), dtype=tf.float32, name='b_xf'), TensorSpec(shape=(None, 8), dtype=tf.float32, name='c_xf'), TensorSpec(shape=(None, 12), dtype=tf.float32, name='d_xf'), TensorSpec(shape=(None, 4), dtype=tf.float32, name='e_xf'), TensorSpec(shape=(None, 16), dtype=tf.float32, name='f_xf'), TensorSpec(shape=(None, 26), dtype=tf.float32, name='g_xf'), TensorSpec(shape=(None, 4), dtype=tf.float32, name='h_xf'), TensorSpec(shape=(None, 2), dtype=tf.float32, name='i_xf'), TensorSpec(shape=(None, 11), dtype=tf.float32, name='j_xf'), TensorSpec(shape=(None, 6), dtype=tf.float32, name='k_xf'), TensorSpec(shape=(None, 2), dtype=tf.float32, name='l_xf')]
        Argument #2
          DType: bool
          Value: False
        Argument #3
          DType: NoneType
          Value: None
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