Python np.split（）和tf.nn.softmax的输出

我用Tensorflow做词性标注。我通过以下方式获得softmax层的输出（它使用tf.nn.softmax）：

pos_tags_confidences = sess.run(
        self.pos_tags_softmax_op,
        feed_dict=self.feed_dict(batch, is_test=True)
    )

POS标签有一个形状（580,21），看起来如下：

[[  2.84045556e-04   1.08584835e-07   5.98690785e-05 ...,   
    7.19540509e-18
    9.11230517e-18   1.95343427e-21]
[  9.98795390e-01   4.86789819e-12   1.50688564e-07 ...,   
   8.64652642e-23
2.89635869e-14   1.35281987e-18]
[  1.54589606e-03   1.40889606e

我想在前面的数组中使用np.split（），并将其拆分为[550,30]

问题是我得到了以下结果：

• 形状为（550,21）的数组
• 空数组
• 另一个具有形状的阵列（550,21）

而不是：

• 形状为（550,21）的数组
• 形状为（30,21）的数组

可能出了什么问题？请注意，我在我的项目的其他地方使用了相同的代码，效果很好

pos_tags_confidences = pos_tags_confidences.squeeze()
assert pos_tags_confidences.shape==(580, 21) 
split_arrays = np.split(pos_tags_confidences, [550], axis=0)