Python 另一张量的大小范围'；s维

我想在下面的问题中计算张量的子集： 我有一个张量

T

和一个索引张量

I

。我想得到一个张量

C

，这样：

C[i] = T[i, I[i]]

要做到这一点，我想我会：

first_dim = I.get_shape()[0]
R = tf.range(first_dim)
S = tf.stack([R, I], 1)
tf.gather(T, S)

但我在第二行有个问题：

ValueError: Cannot convert an unknown Dimension to a Tensor: ?

---

I

的形状取决于某个占位符的大小。有没有其他方法来解决我的问题或获得另一个张量维度的大小范围，这在TF图编译时是未知的？

使用

TF.shape

而不是

get\u shape

尝试过了，它仍然说第一个维度是未定义的。