RNN 模型一般设定固定的文本长度（text sequence length，可理解为文本序列在时间维度上的步数 time step），以保证网络输出
层数据维度的一致性。但在训练和测试时，难以保证输入文本长度的一致性，因此常常需要截断操作（即将超过预设长度的文本截断）
和 pad 操作（即对不足预设长度的文本进行补 0 填充）。
Pytorch 中，在文本数据的 transfrom 以及 RNN 网络的输入阶段，均充分考虑了 pad 操作。其主要体现在：
（1）RNN、LSTM 和 GRU 等网络的输入数据均可为 PackedSequence 类型数据；
（2）可通过 pad_sequence、pack_sequence、pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 等操作，实现 pad 和 pack 操作。
1. pack_sequence
import torch
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence, pad_sequence, pad_packed_sequence, pack_padded_sequence
text1 = torch.tensor([1,2,3,4]) # 可视为有 4 个文字的样本
text2 = torch.tensor([5,6,7]) # 可视为有 3 个文字的样本
text3 = torch.tensor([8,9]) # 可视为有 2 个文字的样本
sequences = [text1, text2, text3] # 三个文本序列拼接
x = pack_sequence(sequences)
print(x)
"""
PackedSequence(data=tensor([1, 5, 8, 2, 6, 9, 3, 7, 4]), batch_sizes=tensor([3, 3, 2, 1]),
sorted_indices=None, unsorted_indices=None)
"""
输入数据是由 tensor 列表，每个 tensor 表示一个序列数据。pack 后的返回值包括两数据。一类为 data，即压缩后的数据；
而另一类 batch_sizes 表示每个时间步 batch 中包含的样本量。
值的注意的是，sequences 列表内的各元素长度必须按照降序排列，也就是越长的文本应放在前面，输入的 Batch * Sequence 矩阵为上三角阵。
前文提到的 RNN 网络中可以接收的 Input 数据可以为 PackedSequence 类型数据，即是类似于这里的返回值。
2. pad_sequence
import torch
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence, pad_sequence, pad_packed_sequence, pack_padded_sequence
text1 = torch.tensor([1,2,3,4]) # 可视为有 4 个文字的样本
text2 = torch.tensor([5,6,7]) # 可视为有 3 个文字的样本
text3 = torch.tensor([8,9]) # 可视为有 2 个文字的样本
sequences = [text1, text2, text3] # 三个文本序列拼接
x = pad_sequence(sequences)
print(x)
"""
tensor([[1, 5, 8],
[2, 6, 9],
[3, 7, 0],
[4, 0, 0]])
"""
pad 操作即是将不同长度的文本序列进行对齐的填充过程。默认情况下，参数 batch_first=False，这里指定的是输出数据的形状，
有些函数的这个参数是用来指明输入数据的形状，注意区分。pad_sequence 输入数据的形状和 pack_sequence 是一样的。
与 pack 操作不同，pad 操作对于 sequences 列表内的各元素长度顺序并无要求。
观察上述 pack 和 pad 操作，返回结果均倾向于按照序列 sequece 的顺序进行输出，而将 batch 的输出顺序后置，其实这是 pytorch 中
整个 RNN 网络的统一推荐用法，观察 RNN、LSTM 和 GRU 等网络架构，参数 batch_first 的默认值均为 False！
3. pad_packed_sequence
顾名思义，这个函数的输入是 pad_sequence 函数的输出，也就是填充后的数据。
import torch
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence, pad_sequence, pad_packed_sequence, pack_padded_sequence
text1 = torch.tensor([1,2,3,4]) # 可视为有 4 个文字的样本
text2 = torch.tensor([5,6,7]) # 可视为有 3 个文字的样本
text3 = torch.tensor([8,9]) # 可视为有 2 个文字的样本
sequences = [text1, text2, text3] # 三个文本序列拼接
x = pad_sequence(sequences, batch_first=True) # batch_first 指定输出数据的形状
print(x)
y = pack_padded_sequence(x, lengths=[4,3,2], batch_first=True) # batch_first 指明输入数据的形状
print(y)
"""
tensor([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 0],
[8, 9, 0, 0]])
PackedSequence(data=tensor([1, 5, 8, 2, 6, 9, 3, 7, 4]), batch_sizes=tensor([3, 3, 2, 1]),
sorted_indices=None, unsorted_indices=None)
"""
pack_padded_sequence 函数的作用过程可分解为如下步骤:
（1）接收一个 padded_sequence 数据；
（2）根据 batch_first 参数明确该数据的布局（默认为 batch_first=False）；
（3）根据 lengths 参数明确 batch 内各样本的时间步长，选择数据；注意列表内的元素必须为降序。
（4）将上述数据按照时间维度进行压缩，得到目标的 PackedSequence 类型数据。
4. pack_padded_sequence
pad_packed_sequence 函数即为 pack_padded_sequence 的逆操作，其在参数设定时也许注意通过 batch_first 控制返回值的维度顺序，
同时可通过设置 total_lengths 来控制 pad 后的总步长（该值必须不小于输入 PackedSequence 数据的步长数）。
import torch
from torch.nn.utils.rnn import pack_sequence, pad_sequence, pad_packed_sequence, pack_padded_sequence
text1 = torch.tensor([1,2,3,4]) # 可视为有 4 个文字的样本
text2 = torch.tensor([5,6,7]) # 可视为有 3 个文字的样本
text3 = torch.tensor([8,9]) # 可视为有 2 个文字的样本
sequences = [text1, text2, text3] # 三个文本序列拼接
x = pack_sequence(sequences)
print(x)
y = pad_packed_sequence(x, total_length=5, batch_first=True)
print(y)
"""
PackedSequence(data=tensor([1, 5, 8, 2, 6, 9, 3, 7, 4]), batch_sizes=tensor([3, 3, 2, 1]),
sorted_indices=None, unsorted_indices=None)
(tensor([[1, 2, 3, 4, 0],
[5, 6, 7, 0, 0],
[8, 9, 0, 0, 0]]), tensor([4, 3, 2]))
"""