我对这个方法感到非常困惑，特别是当我发现这个令人费解的语句时：
output.set_shape(tensor_shape.TensorShape([None]).concatenate(shape))以下是一些对该方法的描述性注释：
该操作会沿第0维度将队列元素的组件张量拼接起来，形成一个单一的组件张量。如果队列尚未关闭，则出队元组中的所有组件在第0维度上的大小将为'n'。在形状的第0维度上指定一个None（我认为可能是n？）显得非常奇怪，这似乎与描述中的“大小’n’”相矛盾。这导致了我的程序中出现形状错误，尽管我已经找到了错误的位置，但我还是无法理解原因。
你能告诉我为什么在这里使用TensorShape([None])吗？
回答：
QueueBase.dequeue_up_to(n)方法从队列中返回最多（“最多”）n个元素的批次。相比之下，QueueBase.dequeue_many(n)方法从队列中返回确切n个元素的批次。
这两个操作在队列关闭之前行为相同。在这之后，不能再向队列中添加元素，因此这些操作将排空剩余的元素。如果剩余元素的数量（num_remaining）不是n的整数倍，QueueBase.dequeue_up_to(n)将返回最后一个较小的批次，包含num_remaining % n个元素。相比之下，QueueBase.dequeue_many(n)不会返回这些最后的几个元素，因为它无法形成一个正好n个元素的批次。
由于QueueBase.dequeue_up_to(n)可以返回不同大小的批次（即n和num_remaining % n），这些大小在静态情况下是未知的（因为num_remaining取决于运行时发生的入队操作的数量），因此其返回值的第一维度是Dimension(None)。Dimension(None)通常用于表示在不同执行之间可能变化的形状。
