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我使用tf.placeholders()ops来输入变量批量大小的输入,它们是2D张量,当我调用run()时,使用feed机制为这些张量提供不同的值.我有

TypeError:'Tensor'对象不可迭代.

以下是我的代码:

with graph.as_default():
    train_index_input = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None, window_size))
    train_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_dimension], -1.0, 1.0))
    embedding_input = [tf.nn.embedding_lookup(train_embeddings, x) for x in train_index_input]
    ......
    ......

由于我无法在不运行图形的情况下看到张量"train_index_input"的内容,因此"'Tensor'对象的错误不可迭代"会引发代码:

embedding_input = [tf.nn.embedding_lookup(train_embeddings, x) for x in train_index_input]

我想要获得的是嵌入矩阵"embedding_input",其形状[batch_size,embedding_dimension] batch_size不固定.我是否必须在Tensorflow中定义一个新操作来嵌入2D张量的查找？或者其他任何方式吗？谢谢