Tensorflow 如何使用tf.train.batch支持填充可变长度常量？

我正在使用TensorFlow进行练习，我的代码如下：

a = tf.constant([[1,2,3],
               [1,2,0],
               [1,2,4],
               [1,2],
               [1,3,4,2],
               [1,2,3]])

b = tf.reshape(tf.range(12), [6,2])

num_epochs = 3
batch_size = 2
num_batches = 3

# dequeue ops
a_batched, b_batched = tt.slice_input_producer([a, b], num_epochs = num_epochs, capacity=48, shuffle=False)
aa, bb = tt.batch([a_batched, b_batched], batch_size=batch_size, dynamic_pad=True)
aa3 = tf.reduce_mean(aa)
bb3 = tf.reduce_mean(bb)
loss = tf.squared_difference(aa3, bb3)
sess = tf.Session()
sess.run([tf.global_variables_initializer(),
    tf.local_variables_initializer()])
coord = tf.train.Coordinator()
threads = queue_runner_impl.start_queue_runners(sess=sess)
for i in range(num_batches*num_epochs):
    print sess.run(loss)
    print '='*30
coord.request_stop()
coord.join(threads)

由于变量a的长度可变，因此代码会出现以下错误：

回溯（最近一次呼叫最后一次）： 第16行中的文件“无填充的小输入” [1,2,3]]) 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py”，第99行，常量 tensor_util.make_tensor_proto（值，dtype=dtype，shape=shape，verify_shape=verify_shape）） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py”，第376行，在make_tensor_proto中 _GetDenseDimensions（值））） ValueError:参数必须是稠密张量：[[1,2,3]，[1,2,0]，[1,2,4]，[1,2]，[1,3,4,2]，[1,2,3]-得到形状[6]，但需要[6,3]

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我想测试tf.train.batch如何使用可变长度填充输入。那么我如何修复这个错误呢？多谢各位

不能通过不能转换为稠密张量的可变长度列表创建常量张量

a = tf.constant([[1,2,3], [1,2,0], [1,2,4], [1,2], [1,3,4,2], [1,2,3]])

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不能通过不能转换为稠密张量的可变长度列表创建常量张量

a = tf.constant([[1,2,3], [1,2,0], [1,2,4], [1,2], [1,3,4,2], [1,2,3]])