Python Tensorflow rnn_解码器用法：[0,0]错误消息中的预期大小[1]

我是tensorflow的新手，对于在tensorflow中嵌入\u rnn\u解码器的用法我有一些问题

这是我的密码：

vocal_size = 407
embedding_size = 200

def decoder(input_,initial_state):
    lstm = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(decoder_state_num,num_proj=vocab_size)
    output,state=seq2seq.embedding_rnn_decoder(input_,initial_state,lstm,vocab_size,embedding_size,update_embedding_for_previous=True)
    return  output

decoder_input = [tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])]
predict_result=decoder(decoder_input,encoder_output)

当我运行代码时：

sess = tf.Session()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
sess.run(predict_result, feed_dict = {input: [input_one_hot[0]] , decoder_input[0]: label[0]})

input\u one\u hot

：是一个6228大小的列表，其中包含1*24 np.数组元素。我想问题不在这里。 它是简单DNN的输入，其输出用作解码器的状态。我检查了形状，没有任何错误

标签[0]

：是批次大小*1 np.array的列表

它将输出一个错误：

tensorflow/core/client/tensor_c_api.cc:485] Expected size[1] in [0, 0], but got 407

它似乎自动将先前的解码器输出（形状（？，407））输入到下一时间步的解码器输入中。但是我没有将boolen

feed\u previous

设置为True

我还尝试了不同类型的

标签

在解码器输入中输入dict，但它就是不起作用

我应该修改什么以使代码正常工作

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非常感谢

很明显，有些形状不匹配，但很难从代码片段中分辨出是哪些形状。如果您发布了整个错误消息，将更容易提供帮助。

显然有些形状不匹配，但很难从代码片段中分辨出是哪些形状。如果您发布了整个错误消息，将更容易提供帮助