我正在使用Tensorflow 2.0编写一个基于可变长度张量（可以是不同长度的收集轨迹）进行计算的模型。
结果是，张量长度尺寸为None，因为它应根据输入的长度动态变化。
我正在使用的功能特别是KL divergence method of tfp distributions。
我遇到了错误：
ValueError: Expected scalar shape for epoch_1/inference_loss/KullbackLeibler/epoch_1_inference_loss_inference_net_CategoricalProjectionNetwork_Categorical/KullbackLeibler_a/epoch_0_inference_loss_inference_net_CategoricalProjectionNetwork_Categorical/KullbackLeibler_b/KullbackLeibler/Sum:0, saw shape: (30, None).
该错误可能是因为该函数需要没有None尺寸的完全定义的输入。
我该如何解决这个问题，以使我可以在执行急切的tf2中的可变长度张量上运行函数？谢谢。