对我来说似乎是个错误，因为
RaggedTensor对Keras的支持不是最好的（请参见例如此处）。我不确定是什么原因造成的，但是占位符转换失败。
如果可以的话，最好先使用所有
RaggedTensor功能， 然后
再将其作为输入和设置传递
ragged=False。如果您只想使用它进行方便的填充，并且所有图形操作都基于无参差的张量（在您的示例中就是这种情况），那么这不是问题：
import tensorflow as tfragged_input = tf.keras.Input([None], dtype=tf.string, name="ragged_input", ragged=False)# padded_input = ragged_input.to_tensor('')predictions = tf.gather(ragged_input, 0, axis=-1)model = tf.keras.Model(inputs=[ragged_input], outputs=[predictions])padded_input = tf.ragged.constant([['A1', 'A2'], ['B1', 'B2', 'B3']]).to_tensor('')result = model(padded_input)print(result)# >>> tf.Tensor([b'A1' b'B1'], shape=(2,), dtype=string)
