在TensorFlow中，可以使用tf.data.Dataset的padded_batch方法来对训练数据进行填充，以确保每个batch中的样本都具有相同的维度。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设训练数据集的样本维度为(32, )
train_data = [tf.constant([1, 2, 3]),
              tf.constant([4, 5]),
              tf.constant([6, 7, 8, 9])]

# 创建一个Dataset对象
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data)

# 使用padded_batch方法进行填充，设置填充维度为(0, )，即按照最长样本的长度进行填充
padded_dataset = dataset.padded_batch(batch_size=2, padded_shapes=(tf.TensorShape([None]),))

# 创建一个迭代器来遍历数据集
iterator = tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(padded_dataset)
next_element = iterator.get_next()

with tf.Session() as sess:
    try:
        while True:
            batch_data = sess.run(next_element)
            print(batch_data)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        pass

在上面的示例中，我们假设训练数据集的样本维度为(32, )，即每个样本是一个长度为32的一维张量。padded_batch方法将会将不同长度的样本进行填充，使得每个batch中的样本都具有相同的维度。在这个例子中，我们将batch大小设置为2，设置填充维度为(0, )，表示按照最长样本的长度进行填充。

在每次迭代中，我们可以通过调用sess.run(next_element)来获取一个batch的数据。打印出来的结果是填充后的数据，其中较短的样本会在末尾添加零值。