sequence_unpad¶
注解
该 API 的输入为 Tensor，输出为带有 LoD 信息的 Tensor。用于移除填充元素，与之对应，还存在进行数据填充的 API sequence_pad。
根据 length 的信息，将 input 中 padding（填充）元素移除，并且返回一个带有 LoD 信息的 Tensor。
示例：
给定输入变量 ``x`` :
x.data = [[ 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
[ 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0],
[11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0]],
其中包含 3 个被填充到长度为 5 的序列，实际长度由输入变量 ``length`` 指明，其中，x 的维度为[3,4]，length 维度为[3]，length 的第 0 维与 x 的第 0 维一致：
length.data = [2, 3, 4],
则去填充（unpad）后的输出变量为：
out.data = [[1.0, 2.0, 6.0, 7.0, 8.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0]]
out.lod = [[0, 2, 5, 9]]
参数¶
x (Tensor) – 包含填充元素的 Tensor，其维度大小不能小于 2，支持的数据类型：float32, float64,int32, int64。
length (Tensor) – 存储每个样本实际长度信息的 1D Tesnor，该 Tensor 维度的第 0 维必须与 x 维度的第 0 维一致。支持的数据类型：int64。
name (str，可选) – 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
将输入的填充元素移除，并返回一个带有 LoD 信息的 Tensor，其递归序列长度与 length 参数的信息一致，其数据类型和输入一致。
代码示例¶
import paddle
paddle.enable_static()
import paddle.fluid as fluid
import numpy
# pad data
x = paddle.static.data(name='x', shape=[10, 5], dtype='float32', lod_level=1)
pad_value = paddle.assign(numpy.array([0.0], dtype=numpy.float32))
pad_data, len = paddle.static.nn.sequence_pad(x=x, pad_value=pad_value)
# unpad data
unpad_data = paddle.static.nn.sequence_unpad(x=pad_data, length=len)