Динамический_декод сообщает об ошибке в eager_execution? "ValueError: Неопределенность неизвестных TensorShapes не определена".

Question

Я столкнулся со странной проблемой при преобразовании обычного кода seq2seq в режим активного исполнения.

То, что я изменил, очень просто: после вызова enable_eager_execution() я изменил следующий вход

def get_inputs():
    inputs = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='inputs')
    targets = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='targets')
    learning_rate = tf.placeholder(tf.float32, name='learning_rate')

    target_sequence_length = tf.placeholder(tf.int32, (None,), name='target_sequence_length')
    max_target_sequence_length = tf.reduce_max(target_sequence_length, name='max_target_len')
    source_sequence_length = tf.placeholder(tf.int32, (None,), name='source_sequence_length')

    return inputs, targets, learning_rate, target_sequence_length, max_target_sequence_length, source_sequence_length

input_data, targets, lr, target_sequence_length, max_target_sequence_length, source_sequence_length = get_inputs()

для прямого присваивания значений из массива NumPy.

Тогда я позвонил

training_decoder_output, _,_ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(training_decoder,impute_finished=True,maximum_iterations=max_target_sequence_length)

где training_decoder просто берет encoder_state и обучающего помощника (нет сообщений об ошибках на этапе определения training_decoder), а в отчете об ошибке говорится: "ValueError: неравенство неизвестных TensorShapes не определено".

Может кто-нибудь мне поможет с этим?