Hay muchos métodos en TensorFlow que requieren especificar una forma, por ejemplo truncated_normal:

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

Tengo un marcador de posición para la entrada de forma [Ninguno, 784], donde la primera dimensión es Ninguna porque el tamaño del lote puede variar. Podría usar un tamaño de lote fijo, pero aún sería diferente del tamaño del conjunto de prueba / validación.

No puedo alimentar este marcador de posición a tf.truncated_normal porque requiere una forma de tensor completamente especificada. ¿Cuál es una manera simple de hacer que tf.truncated_normal acepte diferentes formas de tensor?