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pad_sequences & Masking layer
上面提到，文本数据也可以用CNN来处理。很多人有疑问，CNN的输入通常是一个（图像)矩阵，而文本中句子或者文章的长度不一，CNN如何将长短不一的输入转化成矩阵呢？
答案是pad_sequences
keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype=‘int32‘,
padding=‘pre‘, truncating=‘pre‘, value=0.)
sequences: 所有的句子
maxlen: 把所有句子的长度都定为maxlen，如果是None，则maxlen自动设置为sequences中最长的那个
padding: 在句子前端（pre）或后端(post)填充
truncating: 截断过长的句子，从前端(pre)或者后端(post)截断
value: 填充的数值
假设我们使用0填充，那么多无用的0，会不会影响结果呢？
对于CNN来说，是不影响的。
对于RNN也需要pad_sequences，此时填充的0是多余的，就需要使用Masking layer忽略其中的0值。
model = Sequential()
model.add(Masking(mask_value=0., input_shape=(timesteps, features)))
model.add(LSTM(32))
作者：fighting41love
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