背景
进行训练和测试时，有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）。
在Pytorch中的torch.nn.utils.rnn，提供了pad和pack，pack_padded_sequence和pad_packed_sequence四种方法实现这一操作。
pad和pack
举一个简单的例子：
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
pack操作将原来的二维数据（batch*sequence）进行了压缩，但其排列是按照列（即sequence的顺序）进行排列，每个时间步一次性输出batch上的所有样本，即：
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。
[Input] pack_sequence(sequences)
[Output] PackedSequence(data=tensor([1, 5, 8, 2, 6, 9, 3, 7, 4]), batch_sizes=tensor([3, 3, 2, 1]))
pad操作即是将不同长度的文本序列进行补0。需要注意的是，这个没有dim参数，替代的是batch_first参数，即第一个维度是否是batch，在默认情况下，参数batch_first=False，这是rnn网络的推荐用法。其返回值的第一个维度将变成sequence，而第二个维度才为batch。如果是仅仅使用这种方法对数据进行补齐或截断，可以通过设置batch_first=True，使得返回值的第一个维度为batch，从而保持与输入值的一致性。
[Input] pad_sequence(sequences)
[Output] tensor([[1, 5, 8],
[2, 6, 9],
[3, 7, 0],
[4, 0, 0]])
[Input] pad_sequence(sequences, batch_first=True)
[Output] tensor([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 0],
[8, 9, 0, 0]])
pack_padded_sequence和pad_packed_sequence
因为pytorch中的RNN网络可以接受的是PackedSequence类型数据（通过pack操作实现），而pad操作又可以实现不等长文本的填充对齐，所以自然会想到将两个操作联合起来，这就是pytorch提供的pack_padded_sequence和pad_packed_sequence功能。
pack_padded_sequence就是将经pad后的文本序列在做pack，从而实现对文本缺失位置的填0和维度压缩：
[Input] pack_padded_sequence(pad_sequence(sequences,batch_first=True),lengths=[4,3,3], batch_first=True)
[Output] PackedSequence(data=tensor([1, 5, 8, 2, 6, 9, 3, 7, 0, 4, 0]), batch_sizes=tensor([3, 3, 3, 2]))
pack_padded_sequence函数接收一个padded_sequence数据；根据batch_first参数明确该数据的布局（默认为batch_first=False）；根据lengths参数明确batch内各样本的时间步长，选择数据；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。
pad_packed_sequence函数即为pack_padded_sequence的逆操作，其在参数设定时也通过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）：
[Input] pad_packed_sequence(pack_sequence(sequences),total_length=5,batch_first=True)
[Output] (tensor([[1, 2, 3, 4, 0],
[5, 6, 7, 0, 0],
[8, 9, 0, 0, 0]]), tensor([4, 3, 2]))
