训练仅在运行时知道大小的变量

Question

我正在尝试建立一个图形，其中有一个可训练的变量，其大小等于输入的大小。但是，由于输入具有第一个维度（批次），因此无法静态地知道，因此我无法找到构建此类变量的方法。 背景是：我正在进行对抗性学习，在这种学习中，输入中添加了噪音。我想为此使用TF优化器之一，但在创建噪声变量时遇到问题。 一个简化的示例（不起作用）：

with tf.Graph().as_default() as g:
    x = tf.placeholder("float", [None, 2])
    z = tf.get_variable(name="noise", shape=tf.shape(x), initializer=tf.zeros_initializer())
    y = tf.add(x,z)
init = tf.global_variables_initializer()