我有一个数据集，该数据集的每一列都有多种格式，类似于展示的here并使用要素列进行分类。我正在尝试做类似的事情，除了我想用看似功能列不支持的列对数据进行分类。我已经完成了自己的预处理，因此以[段落，[单词向量，单词上下文]]格式存储了一些数据，其中数组中元素的数量可以变化（并且是多维的，即使对于数据集中的一个“单元”），或某些具有更多/更少维度的列（取决于特定列的上下文）。其他列是简单的单个数字或一维数组（某些具有固定大小，另一些具有可变性）。
我想用这些列训练一个多类LSTM分类器，尽管浏览了有关张量的文档和我可以找到的所有示例，但我仍然不知道如何加载参差不齐的张量。如果有的话，在Tensorflow中怎么可能？我希望保留结构而不是将其展平，并且宁愿不填充它（尽管对于NN结构而言这很困难），因为我的训练集相对较小。