Python 如何在Pytork中为Seq2seq模型实现小批量下降

我是一个初学者，使用链接实现了一个序列到序列的音译模型。可以看出，train（）函数定义中的代码如下所示：

    for ei in range(input_length):
            encoder_output, encoder_hidden = encoder(
                   input_tensor[ei], encoder_hidden)
            encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]

  for i in batches:
        encoder_output, encoder_hidden = encoder(
               i, encoder_hidden)

可以看出，该函数的作用方式是逐字符迭代一个文本字符。所以批量大小是1。所以嵌入层之后的输出是[1,1，嵌入层大小]

我想实现如下内容：

    for ei in range(input_length):
            encoder_output, encoder_hidden = encoder(
                   input_tensor[ei], encoder_hidden)
            encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]

  for i in batches:
        encoder_output, encoder_hidden = encoder(
               i, encoder_hidden)

所以我得到[批量大小，序列长度，嵌入层大小]。也用同样的方法解码。请注意，批次中每个序列的seq_长度不同

请帮助我，一个指向资源的指针也就足够了