torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()的用法：

targets = pack_padded_sequence(captions, lengths, batch_first=True)[0]

輸入的caption是長度不同的句子 返回的targets是打包成一條後的

captions
tensor([[   1,    8, 1704,   47,   12,   56,  158,    3,   11,  344,    6,   20,
          143,  151,    5,    2],
        [   1,    4, 3600,    9,    4,  332,  706,   10,    4,  304,    9,    8,
          162,    5,    2,    0],
        [   1,    4,   36,    7,   21,   19,  109,    4, 1060,  664,    5,    2,
            0,    0,    0,    0],
        [   1,    4,   13,   48,    4,  950,   10,  190,   31,    5,    2,    0,
            0,    0,    0,    0],
        [   1,    4,   13,   84,    4,  157,    6,    4,  562,   78,    2,    0,
            0,    0,    0,    0],
        [   1,    4,   53,   15,    6,    4,   62,  133,    5,    2,    0,    0,
            0,    0,    0,    0]], device='cuda:0')

 captions.shape
torch.Size([6, 16])

targets
tensor([   1,    1,    1,    1,    1,    1,    8,    4,    4,    4,    4,    4,
        1704, 3600,   36,   13,   13,   53,   47,    9,    7,   48,   84,   15,
          12,    4,   21,    4,    4,    6,   56,  332,   19,  950,  157,    4,
         158,  706,  109,   10,    6,   62,    3,   10,    4,  190,    4,  133,
          11,    4, 1060,   31,  562,    5,  344,  304,  664,    5,   78,    2,
           6,    9,    5,    2,    2,   20,    8,    2,  143,  162,  151,    5,
           5,    2,    2], device='cuda:0')

targets.shape
torch.Size([75])