Python 如何在没有指定参数的tensorflow中初始化单位矩阵？

我试图在本文给出的图卷积网络上实现部分代码。我注意到作者使用的tf.eye（）没有形状参数。当我尝试使用tensorflow 1重新运行同一代码时，它给了我一个预期错误，即

TypeError:eye（）缺少1个必需的位置参数：“num\u rows”

有人能解释一下本文中的

tf.eye（）

是如何工作的和/或是否有另一种方法可以初始化未指定形状的身份矩阵吗？ 以下是代码（与tensorflow 1兼容，因为tensorflow 2没有

tf.placeolder（）

）

tf.eye（）

用于创建身份矩阵。

tf.eye（）的正确用法是：

代码：

tf.eye(
    num_rows, num_columns=None, batch_shape=None, dtype=tf.dtypes.float32, name=None
)

tf.eye(2)

==> [[1., 0.],
     [0., 1.]]

num_rows
是标识矩阵的行数。因此，如果要创建
形状：（2,2）
的单位矩阵，必须指定
num_rows=2

用法示例：

tf.eye(
    num_rows, num_columns=None, batch_shape=None, dtype=tf.dtypes.float32, name=None
)

tf.eye(2)

==> [[1., 0.],
     [0., 1.]]

如果要添加没有指定参数的单位矩阵，该怎么办。例如，如果要定义一个函数，该函数添加与输入形状匹配的标识矩阵（其中输入只有占位符，可以是任何形状）？