Nlp 如何在PyTorch中正确实现Seq2Seq LSTM的填充？

在这种情况下，尽管具有可变长度的输入和输出，但它们不使用填充。它似乎工作得很好，但如何呢？如果输入长度可变，我们不应该实现填充吗？正确的方法是什么

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谢谢。

是的，你说得对。如果批量大小大于1且序列大小不同，则应填充输入张量。
但该示例生成的输入张量如下所示：

def输入传感器（线路）：
张量=火炬。零（长（线），1，n_字母）#