tensorflowのplaceholderの使い方

Question

上のコードをplaceholderを使って書き換えたいのですが、内容がよくわからないエラーが出ます。placeholderの使い方がこれで合っているかと、訂正すべきところがわからないのでおしえていただきたいです。

コード
#課題4(プログラム1->変数に変更)
import tensorflow as tf
import numpy as np

vector1=tf.Variable([1,2])
vector2=tf.Variable([2,1])
matrix1=tf.Variable([[1,2],[3,4]])
matrix2=tf.Variable([[3,4],[1,2]])
add1=tf.add(vector1,vector2)
add2=tf.add(matrix1,matrix2)

sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

print("add vector\t:\n",sess.run(add1))
print("add matrix\t:\n",sess.run(add2))
sess.close()

コード
#課題4(プログラム1->プレースホルダーに変更)
import tensorflow as tf
import numpy as np
vector1=tf.placeholder(tf.int32,[None,None])
vector2=tf.placeholder(tf.int32,[None,None])
matrix1=tf.placeholder(tf.int32,[[None,None],[None,None]])
matrix2=tf.placeholder(tf.int32,[[None,None],[None,None]])
add1=tf.add(vector1,vector2)
add2=tf.add(matrix1,matrix2)

sess=tf.Session()

print("add vector\t:\n",sess.run(add1,feed_dict={vector1:[1,2],vector2:[2,1]}))
print("add matrix\t:\n",sess.run(add2,feed_dict={matrix1:[[1,2],[3,4]],matrix2:[[3,4],[1,2]]}))
sess.close()

エラー内容

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'

During handling of the above exception, another exception occurred:

TypeError Traceback (most recent call last)
/tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/eager/execute.py in make_shape(v, arg_name)
206 shape = tensor_shape.as_shape(v)
207 except TypeError as e:
--> 208 raise TypeError("Error converting %s to a TensorShape: %s." % (arg_name, e))
209 except ValueError as e:
210 raise ValueError("Error converting %s to a TensorShape: %s." % (arg_name,

TypeError: Error converting shape to a TensorShape: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'list'.

Answer 1

tf.placeholderでテンソルを受け取るようにするには、shapeで型を指定してみてください。

vector1=tf.placeholder(tf.int32, shape=(2, ), name='vector1')
vector2=tf.placeholder(tf.int32, shape=(2, ), name='vector2')
matrix1=tf.placeholder(tf.int32, shape=(None, 2), name='matrix1')
matrix2=tf.placeholder(tf.int32, shape=(None, 2), name='matrix2')