如何理解TensorFlow中的静态形状和动态形状？

Question

在TensorFlow FAQ中，它说：

在TensorFlow中，张量具有静态（推断）形状和动态（真实）形状。可以使用tf.Tensor.get_shape（）方法读取静态形状：此形状是从用于创建张量的操作推断出来的，并且可能部分完成。如果静态形状没有完全定义，则可以通过评估tf.shape（t）来确定Tensor t的动态形状。

但我仍然无法完全理解静态形状和动态形状之间的关系。是否有任何显示其差异的例子？谢谢。