我有一系列2d数组，它们对于一个尺寸大小总是不同的，例如（20,87），（20,100），（20,76）等......这些数组由Mel频率倒谱系数（mfccs）组成，用于时间步长（次数），所以（mfccs，次数）。
为了在Tensorflow中训练CNN，我需要用一批二维数组来提供一个字典。
我想要一个3d数组，因为我的输入张量是：x = tf.placeholder（＆＃39; float＆＃39;，shape =（n，mfccs，times）），其中n是批量大小。因此批处理将是具有以下形状的3d数组：（n，mfccs，times），其中只有维度的大小更改。
我还想使用2d数组列表而不是3d数组。但是有可能在feed_dict中提供一个列表（例如feed_dict = {x：list？}）吗？如果是的话，你是怎么做到的？
非常感谢您提前获得的帮助。
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对于不同的尺寸，但作为一个数组，可以尝试列表：
a = [[0]*87 for range(20)]
b = [[0]*100 for range(20)]
c = [[0]*76 for range(20)]
big_list = []
big_list.append(a)
big_list.append(b)
big_list.append(c)
毕竟，big_list的长度为3，其中每个元素都包含相应的列表/数组。