我正在为我的情绪分析模型开发一个 tre_lstm，最后，我遇到了一个关于输入数据的各种形状的错误。由于每个输入文本可能具有不同的二叉树结构（以及不同数量的 lstm 单元），因此计算图不能是静态的。然而，在https://github.com/sapruash/RecursiveNN中，他们使用纯 TensorFlow 来实现利用静态计算图的 tree_lstm。我是作为他们的源代码开发的，但我得到了上述关于数据形状的错误。我不想使用 TensorFlow fold 和 PyTorch 来利用动态计算图。我得到的错误是这样的：
(0) 无效参数：所有输入的形状必须匹配：values[0].shape = [17] != values[2].shape = [23] [[node stack (defined at C:\Users\RAKA\Documents \tree_lstm\HSR_tree_lstm\tree_structured_lstm.py:150) ]]
第 150 行：
batch_loss = tf.stack(outloss)