tensorflow - `tf.train.batch()` から `inputs` を再形成して `slim.fully_connected() で使用する必要があるのはなぜですか?

Question

でこのエラーが発生するのはなぜslim.fully_connected()ですか?

ValueError: Input 0 of layer fc1 is incompatible with the layer: : expected min_ndim=2, found ndim=1. Full shape received: [32]

私の入力はTensor("batch:0", shape=(32,), dtype=float32)からですtf.train.batch()

  inputs, labels = tf.train.batch(
        [input, label],
        batch_size=batch_size,
        num_threads=1,
        capacity=2 * batch_size)

入力の形状を変更すると、(32,1)正常に機能します。

inputs, targets = load_batch(train_dataset)
print("inputs:", inputs, "targets:", targets)
# inputs: Tensor("batch:0", shape=(32,), dtype=float32) targets: Tensor("batch:1", shape=(32,), dtype=float32)

inputs = tf.reshape(inputs, [-1,1])
targets = tf.reshape(targets, [-1,1])

スリムなウォークスルーの例は、後で明示的に再形成しなくても機能するようですload_batch()