In TensorFlow gibt es viele Methoden, für die eine Form angegeben werden muss, z. B. truncated_normal:

tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

Ich habe einen Platzhalter für die Eingabe der Form [None, 784], wobei die erste Dimension None lautet, da die Stapelgröße variieren kann. Ich könnte eine feste Chargengröße verwenden, diese würde sich jedoch immer noch von der Größe des Test- / Validierungssatzes unterscheiden.

Ich kann diesen Platzhalter nicht an tf.truncated_normal übergeben, da eine vollständig angegebene Tensorform erforderlich ist. Was ist ein einfacher Weg, um mit tf.truncated_normal verschiedene Tensorformen zu akzeptieren?