对于多输入模型，将使用make_csv_dataset创建的TensorFlow数据集拆分为3个部分(X1_Train、X2_Train和Y_Train

对于多输入模型，可以使用make_csv_dataset函数创建的TensorFlow数据集进行拆分，将其分为三个部分：X1_Train、X2_Train和Y_Train。

1. X1_Train：该部分是数据集中的第一个输入特征部分，可以是一个矩阵或张量。它包含了训练数据集中的特征数据，用于训练多输入模型的第一个输入。
2. X2_Train：该部分是数据集中的第二个输入特征部分，同样可以是一个矩阵或张量。它包含了训练数据集中的另一个特征数据，用于训练多输入模型的第二个输入。
3. Y_Train：该部分是数据集中的目标变量部分，也可以是一个矩阵或张量。它包含了训练数据集中的目标变量数据，用于训练多输入模型的输出。

拆分数据集为多个部分的目的是为了将不同的输入特征和目标变量分开，以便在训练多输入模型时能够正确地将数据传递给相应的输入层和输出层。

在腾讯云中，可以使用以下产品和服务来支持多输入模型的训练和部署：

1. 腾讯云AI开放平台：提供了丰富的人工智能服务和工具，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等，可以用于构建多输入模型的各个组件。
2. 腾讯云容器服务：提供了容器化部署的解决方案，可以将多输入模型打包成容器，并在腾讯云上进行部署和管理。
3. 腾讯云函数计算：提供了无服务器计算的能力，可以将多输入模型封装成函数，按需触发执行，无需关心底层的服务器运维。
4. 腾讯云数据库：提供了多种数据库服务，如云数据库MySQL、云数据库MongoDB等，可以用于存储和管理多输入模型的训练数据和结果数据。
5. 腾讯云对象存储（COS）：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可以用于存储和管理多输入模型的训练数据集、模型参数等。

请注意，以上仅为腾讯云的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，可以根据具体需求选择适合的解决方案。