NLP神经网络模型训练时，不同batch可以padding到不同长度嘛？_一个batch中得到的tokenizer是一样长的吗

同一个batch内要padding到一样长度，不同batch之间可以不一样

这一点，对于 (绝大多数) NLP模型都是这样的

同一个batch内要padding到一样长度

神经网络，内部大都是矩阵的运算，batch训练，需要矩阵输入

因此一个batch要padding到一样的长度，才能形成一个矩阵，像

[[1,2],
 [3,4,5]]
1
2

它并不是一个矩阵，矩阵需要每个维度的长度一样才行

不同batch之间可以不一样

一般batch个句子经过embedding层之后，它的维度会变成 [batch_size, seq_length, embedding_size]，

不同batch之间padding的长度可以不一样，是因为神经网络模型的参数与 seq_length 这个维度并不相关。

下面从两个常见的模型 RNN / Transformer 去细致的解释这个问题：

RNN/LSTM

如对于RNN/LSTM 等循环神经网络，seq_length 这个维度只决定 RNN/LSTM 循环计算多少步，而不会影响模型的参数，如下图：

所以你可能会发现，Pytorch中的 RNN/LSTM 默认是 [seq_length, batch_size, embedding_size] 形式的输入，和常见的 [batch_size, seq