Python InvalidArgumentError:无法向批次添加张量：元素数不匹配

我正在学习Keras的OCR教程，并尝试在我的数据集上使用它
这部分我有个错误

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = (train_dataset.map(
encode_single_sample, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
.batch(20) #batch size
.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE))

错误消息：

InvalidArgumentError: Cannot add tensor to the batch: number of elements does not match. Shapes are: [tensor]: [55], [batch]: [63] [Op:IteratorGetNext] 

当我尝试遍历数据集时

print(list(train_dataset))

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当我将batch_size更改为1时，代码会起作用，但我想将其设置为20，这给了我一个错误。

若要将内容一起批处理，除非您使用的是RaggedSensors，这是专门为此而存在的，否则所有项目都必须具有相同的形状。如果他们不这样做，你就会犯错误。由于对RaggedSensors的支持尚未完成，通常的做法是在批处理之前将输入填充到相同的最大长度。@GPhilo非常感谢，这很有帮助。