RNN 的shape [B, T, ...]其中B batch size ，T每次输入的长度，如句子单词的长度，剩下的维度取决于数据。 如果说single batch 里面所有的句子长度不同，但是RNN要求必须一样，所以必须填充，因此需要padding 他们，一般填充0. 如果仅有几个句子长度是1000，平均长度是20，如果全部填充到1000，那浪费的很多。因此需要batch padding。 如果设定batches size 为32，那么主要保持这次batch一样就可以了，下次patch可以和上次不一样，这样，只有个别的1ooo需要填充，节约了空间 可以使用 tf.train.batch 和tf.PaddingFIFOQueue. 将参数dynamic_pad=True设定为true就可以了。 当然填充0 未必正确，如果你有一个分类是0 就容易产生混乱
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