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Python 如何使用批处理运行RNN模型，使每行中的文本具有不同的长度？

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我想在pytorch中使用
torch.nn.utils.rnn.pack\u padded\u序列来处理这个问题，但是我不知道当最后一个维度中的torch变量大小不同时如何获取它


torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input, lengths, batch_first=False, enforce_sorted=True)
input can be of size T x B x * where T is the length of the longest sequence (equal to lengths[0]), B is the batch size, and * is any number of dimensions (including 0)




如果我运行以下代码，我将得到错误


x_torch = torch.from_numpy(np.ones((2, 3)))
y_torch = torch.from_numpy(np.ones((2, 5)))
ans_torch = torch.cat([x_torch, y_torch], dim = 0)

# ouput
RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 5 in dimension 1 at c:\a\w\1\s\windows\pytorch\aten\src\th\generic/THTensorMoreMath.cpp:1333



救命啊
 我从该代码中了解到，在使用
torch.nn.utils.rnn.pack\u padded\u序列之前，应使用零或其他任何无意义的数字完成火炬