TensorFlow 2.0创建高维Variable遇Too many dimensions报错咨询

TensorFlow 2.x 底层对张量的维度数量设置了硬上限：单张量最多支持40个维度，这个校验逻辑写在C++实现层，早期官方文档没有单独标注说明，只要传入的shape长度超过40，无论各维度的尺寸是多少（哪怕全部是1），都会在初始化阶段触发InvalidArgumentError: Too many dimensions报错。
你当前使用的shape元组总维度数超过300，即便绝大多数维度尺寸为1，也会直接触发底层校验失败。

• 优先做冗余维度清洗：你当前shape中占比95%以上的是尺寸为1的冗余维度，这类维度不承载任何实际数据信息，只是无意义的占位。直接从元组中剔除所有值为1的维度，仅保留非1的有效维度(49, 52, 26, 49, 6, 3, 31, 11, 24)，总长度仅9，完全符合TensorFlow的维度限制要求，可以直接用来创建可训练变量。
• 按需插入需要的占位维度：如果后续逻辑需要匹配特定张量形状完成广播、运算对齐，不要在变量初始化阶段就把所有1维度塞入shape。可以在变量参与具体运算前的临时节点上，用tf.expand_dims()逐次插入需要的1维度，这个操作不会向初始化接口传入超长shape，可有效降低初始化阶段的报错概率。
• 自定义维度映射逻辑应对强形状依赖场景：如果业务逻辑必须保留大量带语义标识的1维度（比如多分支网络的参数形状对齐需求），不要把所有逻辑维度都绑定到张量的shape属性上。可以用低维核心张量存储实际的可训练权重，额外维护一份逻辑维度到核心张量轴的映射表，运算时通过映射表自动完成转置、广播操作，从根本上绕开张量本身的维度数上限限制。

注意：不要直接对创建好的低维变量调用tf.reshape()传入超长shape，该操作依然会触发底层的维度数校验报错。即便是分步调用tf.expand_dims()插入维度，只要最终张量的总维度数超过40的硬上限，依然会触发报错；如果业务逻辑需要超过40个逻辑维度，必须使用自定义维度映射的方案，不能依赖张量本身的shape属性承载所有逻辑维度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Larionov