TensorFlowのBasicDecoderのstepの中でbatch_scatter_updateを使った際の問題について

実現したいこと

BasicDecoderを継承したクラスのstep関数の内側でbatch_scatter_updateを使おうとしています。

ソースコード(簡単のためにあまり意味がないコードになっています)

python
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.seq2seq.python.ops import basic_decoder
from tensorflow.python.framework import ops
from tensorflow.python.layers import core as layers_core


class CopyDecoder(basic_decoder.BasicDecoder):
    def __init__(self, cell, helper, initial_state,
                 batch_size, output_size,
                 output_layer=None, internal_size=100):
        super().__init__(cell, helper, initial_state, output_layer)
        self.internal_size = internal_size
        self.batch_size_ = batch_size
        self.W = layers_core.Dense(
            self.internal_size, name="W", use_bias=False)
        self.index = tf.tile(tf.expand_dims(tf.range(self.internal_size), axis=0), [batch_size, 1])


    def step(self, time, inputs, state, name=None):

        with ops.name_scope(name, "BasicDecoderStep", (time, inputs, state)):
            cell_outputs, cell_state =\
                self._cell(inputs, state)
            weight = self.W(cell_output) 

            def init_value():
                return tf.tile(tf.zeros([1, self.target_vocab_size],
                                        dtype=tf.float32),
                               [self.batch_size, 1])
            ref = tf.Variable(
                    initial_value=init_value, validate_shape=False)
            scatter = ref.batch_scatter_update(
                tf.IndexedSlices(weight, self.index))
            cell_outputs = scatter

            sample_ids = self._helper.sample(
                time=time, outputs=cell_outputs, state=cell_state)
            (finished, next_inputs, next_state) = self._helper.next_inputs(
                time=time,
                outputs=cell_outputs,
                state=cell_state,
                sample_ids=sample_ids)
        outputs = basic_decoder.BasicDecoderOutput(cell_outputs, sample_ids)
        return (outputs, next_state, next_inputs, finished)

エラーの内容

  File "/home/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/seq2seq/python/ops/decoder.py", line 337, in dynam$c_decode
    final_outputs = nest.map_structure(_transpose_batch_time, final_outputs)
  File "/home/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/nest.py", line 381, in map_structure
    structure[0], [func(*x) for x in entries])
  File "/home/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/nest.py", line 381, in <listcomp>
    structure[0], [func(*x) for x in entries])
  File "/home/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py", line 67, in _transpose_batch_time
    x_static_shape.dims[1].value, x_static_shape.dims[0].value
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

問題が発生するまでの流れ

通常のBasicDecoderの代わりにそれを継承した以下のようなクラスを使おうとしました。

RNNの内側でVariableを定義する際のinitial_valueにTensorをそのまま指定するとValueError: Initializer for variable model/decoder/while/BasicDecoderStep/Variable/ is from inside a control-flow construct, such as a loop or conditional. When creating a variab le inside a loop or conditional, use a lambda as the initializer.
というエラーが発生するためTensorではなく関数をinitial_valueに指定しました。

それによってbatch_scatter_updateの出力のshapeが<unknown>になり、そのせいでその後の処理のshapeを参照する箇所で上記のエラーが出てしまっているように思われます。

環境

OSはUbuntu 16.04.5
Pythonのバージョンは3.6.8
Tensorflowのバージョンは1.13.1
です。

解決策をご存知の方は教えていただけると幸いです。

追記

python
ref.set_shape(init_value().shape)

をref.batch_scatter_updateの前の行に追記することでshapeのエラーはとりあえず出なくなりましたが、以下のエラーが出るようになりました。

  File "/home/lr/fujisyo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 2772, in prod
    initial=initial)
  File "/home/lr/fujisyo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 86, in _wrapreduction
    return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs)
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'int'
```
おそらくこれもinitial_valueに関数を指定しているせいで、typeがうまく参照されてないように思うのですが、直し方がわからないのでわかる方は教えていただけると幸いです。