Python “map_fn（）”的结果是否可能得到更高维的张量？

我需要查看张量元素，并用1d张量替换它们，如本玩具示例中所示：

m = tf.range(0, my_range)
res = tf.map_fn(fn=lambda t: [t], elems=m)

但我有一个例外：

发生异常：ValueError这两个结构没有 相同的嵌套结构

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列表应替换为lambda体中的张量：

m = tf.range(0, my_range)
res = tf.map_fn(fn=lambda t: tf.convert_to_tensor([t]), elems=m)