Python ValueError:无法为张量输入形状（57，1）的值

我将标签值传送到tensorflow中的张量。我的batchSize是我拥有的类数的3倍：

x = tf.placeholder(tf.float32,[None,457)],name='Train_data')# each input has a length of 457 
y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,numberOFClasses],name='Labels')#
.........................................................................
for j in range(len(batch_xs[0])-1):# this is the input data which is fine 
    print(sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs[j],y_:np.reshape(batch_ys[j] ,(batchSize,1) )}))

代码很好数据也很好唯一的问题是标签的形状

ValueError: Cannot feed value of shape (57, 1) for Tensor 'Labels:0', which has shape '(?, 19)'

批次Y[i]的

大小为57

在我看来，如果
57=3*19=3*类数，我就有一个批大小。
那么我的y_u应该有
57
标签吗？知道这里怎么了吗
 由于变量NumberOfClass设置为19，因此应使用shape（57,19）而不是shape（57,1）输入张量

错误消息（？，19）中的？总是指批量大小，可以是任意的

所以问题不在于批量大小，而在于输入的形状
 非常感谢你的回复，但还是不明白？如果我有57个批次（57个样本表格数据），我需要3*19类来标记它？是吗？是的，每个样本需要一个标签，所以如果批次中有57个输入样本，则需要57个标签。