Tensorflow 在动态rnn中用0向量填充批

我有一个预测任务，处理输入数据的可变序列。直接使用动态rnn将遇到根据本帖拆分输出的麻烦：

---

因此，我想知道是否有可能填充一整批序列，使所有示例具有相同数量的序列，然后在

sequence\u length

参数

tf.nn.dynamic\u rnn

中，我为填充的序列批给出0长度。这行吗？

您必须定义序列的

最大长度。之后，您可以检查输入是否小于
max
，并用零向量填充。
更多信息请点击此处：。
因此，在数据生成器中，您必须检查每个输入特征向量，并执行以下操作：

len_vec = feature_vec.shape[0]
if len_vec < max_length:
  mis_dim = max_length - len_vec
  zero_vec = np.zeros((mis_dim, feature_vec.shape[1]))
  feature_vec = np.vstack((feature_vec, zero_vec))

len\u vec=特征向量形状[0]
如果长度小于最大长度：
mis_dim=最大长度-len_vec
零向量=np.零（（尺寸、特征向量形状[1]））
特征向量=np.vstack（（特征向量，零向量））
谢谢您的回复，但是您没有回答这个问题。我知道填充是如何工作的关键是我们能用0向量填充整批序列吗？