我正在深入研究Tensorflows源代码，以便修复我的翻译模型中的输入形状问题。该模型创建了一个seq2seq模型，该模型再次调用rnn model。在第226行，我的RNNCell被调用，但发送的输入与我单元格中调用方法捕获的输入不同。我错过了什么吗？ （注意call_cell（）是一个lambda函数）
rnn.py中的 print(_input)给出以下输出：
Tensor（“encoder0：0”，shape =（8,8），dtype = int32）
而RNNCell中的print(inputs)给出：
Tensor（“model_with_buckets / embedding_attention_seq2seq / RNN / EmbeddingWrapper / embedding_lookup：0”，shape =（64,1000），dtype = float32，device = / device：CPU：0）
正如您所看到的，输入不一样，但我看不出还有什么。在rnn.py文件中调用call_cell时，我的代码会中断。张量是否受到我看不到的某些操作的影响，或者只是RNNCell收到的另一个张量？