Tensorflow 如何循环可变长度秩1张量的元素？

有没有一种方法可以让占位符张量的可变维度在其上循环？例如：

t = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None])

def loop_cond(t, k):
    N = t.get_shape()[0].value
    tf.less(k, N-1)

我得到

TypeError:-：'NoneType'和'int'的不支持的操作数类型

如何在变长秩1张量的元素上循环？

您可以使用它在图形构造时消除已知的形状要求。下面的代码可以解决这个问题

def loop_cond(t, k):
    N = tf.stack([tf.shape(t)[0]])
    tf.less(k, N-1)

---

我得到

ValueError:对于输入形状为[1]的'sim_loop/LoopCond'（op:'LoopCond'），形状必须为秩0，但为秩1。

I在返回之前进行了如下重塑：

N=tf.restrape（N，（））

，它可以工作。