Tensorflow 自定义数据集的字符、填充和空值

我正在开发一个自定义数据集来训练和测试模型attention_ocr和street，但不清楚函数encode_utf8_string在做什么。填充和使用null来确定字符数组（填充和未添加）的目的是什么

给定以下字符集、长度（5）和空字符（3）：

这些是正确的填充和未添加结果（请注意文本中的空格）

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是否要将数据集转换为FSNS数据集格式？。在本文中，

null

是

133

，

space

是

0

。检查：是的，我有图像（每个图像按文本/标签放在文件夹中）和一个包含图像中所有预期文本的文件。我希望在创建FSNS数据集时将这些数据完全结合起来。我现在看到了空格（0），但不确定null的用法，也不确定应该如何填充。为什么有填充和未添加的标签（类）？

{'a':0, 'b':1, 'c':2}, 

'bc': padded: [1,2,3,3,3], unpadded: [1,2]
'a a': padded: [0,3,0,3,3], unpadded: [0,3,0]