Existem muitos métodos no TensorFlow que exigem a especificação de uma forma, por exemplo truncated_normal:

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

Eu tenho um espaço reservado para a entrada da forma [None, 784], onde a primeira dimensão é None porque o tamanho do lote pode variar. Eu poderia usar um tamanho fixo de lote, mas ainda assim seria diferente do tamanho do conjunto de teste / validação.

Não posso alimentar esse espaço reservado para tf.truncated_normal porque ele requer uma forma de tensor totalmente especificada. Qual é uma maneira simples de tf.truncated_normal aceitar diferentes formas de tensor?