pack_padded_sequence是将句子按照batch优先的原则记录每个句子的词，变化为不定长tensor，方便计算损失函数。

pad_packed_sequence是将pack_padded_sequence生成的结构转化为原先的结构，定长的tensor。

其中test.txt的内容

As they sat in a nice coffee shop, 
he was too nervous to say anything and she felt uncomfortable. 
Suddenly, he asked the waiter, 
"Could you please give me some salt? I'd like to put it in my coffee."

具体参见如下代码

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import wordfreq

vocab = {}
token_id = 1
lengths = []

#读取文件，生成词典
with open('test.txt', 'r') as f:
    lines=f.readlines()
    for line in lines:
        tokens = wordfreq.tokenize(line.strip(), 'en')
        lengths.append(len(tokens))
        #将每个词加入到vocab中，并同时保存对应的index
        for word in tokens:
            if word not in vocab:
                vocab[word] = token_id
                token_id += 1

x = np.zeros((len(lengths), max(lengths)))
l_no = 0
#将词转化为数字
with open('test.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        tokens = wordfreq.tokenize(line.strip(), 'en')
        for i in range(len(tokens)):
            x[l_no, i] = vocab[tokens[i]]
        l_no += 1

x=torch.Tensor(x)
x = Variable(x)
print(x)
'''
tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19.,  0.,  0.,  0.],
        [20.,  9., 21., 22., 23.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 13., 33., 34.,  4.,  7.]])
'''
lengths = torch.Tensor(lengths)
print(lengths)#tensor([ 8., 11.,  5., 14.])

_, idx_sort = torch.sort(torch.Tensor(lengths), dim=0, descending=True)
print(_) #tensor([14., 11.,  8.,  5.])
print(idx_sort)#tensor([3, 1, 0, 2])

lengths = list(lengths[idx_sort])#按下标取元素 [tensor(14.), tensor(11.), tensor(8.), tensor(5.)]
t = x.index_select(0, idx_sort)#按下标取元素
print(t)
'''
tensor([[24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 13., 33., 34.,  4.,  7.],
        [ 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [20.,  9., 21., 22., 23.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
'''
x_packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(input=t, lengths=lengths, batch_first=True)
print(x_packed)
'''
PackedSequence(data=tensor([24.,  9.,  1., 20., 25., 10.,  2.,  9., 26., 11.,  3., 21., 27., 12.,
         4., 22., 28., 13.,  5., 23., 29., 14.,  6., 30., 15.,  7., 31., 16.,
         8., 32., 17., 13., 18., 33., 19., 34.,  4.,  7.]), batch_sizes=tensor([4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1]))
'''


x_padded = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(x_packed, batch_first=True)#x_padded是tuple
print(x_padded)
'''
(tensor([[24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 13., 33., 34.,  4.,  7.],
        [ 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [20.,  9., 21., 22., 23.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]), tensor([14, 11,  8,  5]))
'''
#还原tensor
_, idx_unsort = torch.sort(idx_sort)
output = x_padded[0].index_select(0, idx_unsort)
print(output)
'''
tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19.,  0.,  0.,  0.],
        [20.,  9., 21., 22., 23.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [24., 25., 26., 27., 28., 29., 30., 31., 32., 13., 33., 34.,  4.,  7.]])
'''