Estou tentando passar uma lista de matrizes numpy 2D com tamanhos diferentes para uma rede neural convolucional usando o parâmetro feed_dict.

x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, None, None, None]) y = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 1]) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) optimizer.run(feed_dict={x: batch[0], y: batch[1], keep_prob: 0.5})

e estou recebendo o seguinte erro:

ValueError: setting an array element with a sequence.

Eu entendi que o lote [0] deve conter matrizes do mesmo tamanho. Estou tentando encontrar uma maneira de aplicar a otimização usando lotes de matrizes de tamanho variável, mas todas as soluções sugeridas pedem para redimensionar as matrizes, o que não é possível no meu caso, porque essas matrizes não são imagens e contêm fragmentos de DNA com tamanhos diferentes (qualquer modificação em qualquer elemento da matriz causará uma perda de informações importantes)

Alguém tem uma ideia?