pytorch中关于pack_padded_sequence和pad_packed_sequence的解释。

已经有人解释的比较详细了，参考了一些我写在下面：

总结就是一句话：以batch为一个单位，对补齐后的batch进行压缩计算最后解压。减少这个batch中大量pad对输出的影响。

参考：pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding - 知乎

https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html

如果已经看过类似解释的同学，可以直接跳到最后的代码展示。

当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。

比如向下图这样：

但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding了5的pad符号，这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符，这样得到的句子表示就会有误差，更直观的如下图：

那么我们正确的做法应该是怎么样呢？

这就引出pytorch中RNN需要处理变长输入的需求了。在上面这个例子，我们想要得到的表示仅仅是LSTM过完单词"Yes"之后的表示，而不是通过了多个无用的“Pad”得到的表示。

主要是用函数torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这两个函数的用法。

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()：

这