Python 其中一个维度的任意大小

定义自己的生成器函数时，如下所示：

def generator(features, labels, batch_size):
 # Create empty arrays to contain batch of features and labels#
 batch_features = np.zeros((batch_size, 64, 64, 3))
 batch_labels = np.zeros((batch_size,1))
 while True:
   for i in range(batch_size):
     # choose random index in features
     index= random.choice(len(features),1)
     batch_features[i] = some_processing(features[index])
     batch_labels[i] = labels[index]
   yield batch_features, batch_labels

是否有办法指定batch_功能中的一个维度是任意的。因此，假设我的批处理大小是32，并且我有10个不同的特性，但是样本数量没有定义。所以我有这样的想法：

np.zeros((32, ,10))

i、 许多样品可以是任何东西。我知道将训练数据传递到keras中的.fit（）函数中只会对维度施加约束，而不会对样本数施加约束。不过，我不确定如何修改上述代码，以纳入我的要求

编辑： 因此，我真正感兴趣的是，我是否能创造出这样的形式：

np.array([1,2,3],[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3],[4,5,6]])

---

看起来这是不可能的。

一列

np.array

s？：）我应该休息一下。谢谢：）那就行了。

np.array

s的列表怎么样？：）我应该休息一下。谢谢：）那会有用的