Измените вывод TensorFlow с платформой AI на единый массив результатов

Question

У меня есть 2 модели, работающие на платформе Google Cloud AI, на 2 разных платформах - scikit-learn & TensorFlow (1.15). Обе модели получают матрицу в качестве входных данных, по 1 строке на прогноз, и мы хотели бы, чтобы обе модели возвращали ответ с одинаковым форматом. Однако каждый из них возвращает ответ с несколько иной структурой:

• модель scikit-learn (GradientBoostingRegressor) возвращает словарь с массивом 1d предсказаний. Например:

  {
     "predictions": [
          93032.67306866849,
          263857.4020113492
     ]
  }
  

• Модель TensorFlow (на основе tf.keras.Layers) возвращает более сложный объект с выходным слоем в качестве вложенного ключа каждого прогноза. Например

  {
     "predictions": [
     {
          "l_output": [
               93032.67306866849
          ]
     },
     {
          "l_output": [
               263857.4020113492
          ]
     }
    ]
  }
  

Как изменить форму выходного сигнала Tensorflow? Я попытался использовать tf.keras.layers.Reshape, но он влияет только на один прогноз за раз и не применяется ко всему ответу.