记录一下自己在tensorflow2.x的call（）方法中，打算改变张量的形状，所以使用了：

x = tf.reshape(x,(batch_size,-1))

这样的代码，发生报错。 

原因是在构建动态图的时候tensorflow2.0内部还没有创建具体的变量（张量）类型，所以此时如果使用上面的操作，那么batch_size维度和-1自动计算该大小的维度都为None，相当于返回shape（None，None），那么进行后续的张量操作将会报错。

解决办法是通过这里不能通过自动计算维度来进行相关的操作，将：

x = tf.reshape(x,(batch_size,-1))
换成：
x = tf.reshape(x,(batch_size,self.dim))
这里的self.dim是具体的维度，可通过计算得到

但是如果这里变成：

x = tf.reshape(x,(batch_size,-1,self.dim))
self.dim是具体的维度，那么这里也是可以的

总之这里只要变换之后不是全部的None即可。