在使用RNN based model处理序列的应用中，如果使用并行运算batch sample，我们几乎一定会遇到变长序列的问题。

通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断，将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length)。

最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵。然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用。

然而我们可以很明显，如果用0或者其他整数补齐，势必会影响到模型自身（莫名其妙被输入很多个0，显然是有问题的）。有什么方法能够做到“能够使用一个二维矩阵作为输入数据集，从而达到并行化的同时，还能让RNN模型自行决定真正输入其中的序列的长度”。

Embedding提供mask_zero来进行对padding为0的处理。当我们构建一个Embedding Layer时，可以设置mask_zero=True。

encoder_inputs = Input(shape=(None,))

encoder_embedded = Embedding(num_input_tokens, embedding_size, mask_zero=True)(encoder_inputs)

更多阅读：Keras中关于Recurrent Network的Padding与Masking

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