一、为什么RNN需要处理变长输入
假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：
思路比较简单，但是当我们进行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：如下图：
二、pytorch中RNN如何处理变长padding
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。
这里的pack，理解成压紧比较好。 将一个 填充过的变长序列 压紧。（填充时候，会有冗余，所以压紧一下）
输入的形状可以是(T×B×* )。T是最长序列长度，B是batch size，*代表任意维度(可以是0)。如果batch_first=True的话，那么相应的 input size 就是 (B×T×*)。
Variable中保存的序列，应该按序列长度的长短排序，长的在前，短的在后（特别注意需要进行排序）。即input[:,0]代表的是最长的序列，input[:, B-1]保存的是最短的序列。
参数说明:
input (Variable) – 变长序列 被填充后的 batch
lengths (list[int]) – Variable 中 每个序列的长度。（知道了每个序列的长度，才能知道每个序列处理到多长停止）
batch_first (bool, optional) – 如果是True，input的形状应该是B*T*size。
返回值:
一个PackedSequence 对象。一个PackedSequence表示如下所示：
具体代码如下：
embed_input_x_packed = pack_padded_sequence(embed_input_x, sentence_lens, batch_first=True)
encoder_outputs_packed, (h_last, c_last) = self.lstm(embed_input_x_packed)
此时，返回的h_last和c_last就是剔除padding字符后的hidden state和cell state，都是Variable类型的。代表的意思如下（各个句子的表示，lstm只会作用到它实际长度的句子，而不是通过无用的padding字符，下图用红色的打钩来表示）：
但是返回的output是PackedSequence类型的，可以使用：
encoder_outputs, _ = pad_packed_sequence(encoder_outputs_packed, batch_first=True)
将encoderoutputs在转换为Variable类型，得到的_代表各个句子的长度。
三、总结
这样综上所述，RNN在处理类似变长的句子序列的时候，我们就可以配套使用torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来避免padding对句子表示的影响