在Google's recent nmt tutorial中，他们这样说：
请注意句子有不同的长度以避免浪费计算，我们通过source_seqence_length告诉dynamic_rnn确切的源句长度
使用此代码：
encoder_outputs, encoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(
encoder_cell, encoder_emb_inp,
sequence_length=source_seqence_length, time_major=True)
但是，我正在阅读dynamic_rnn's documentation，并说：
参数
sequence_length是可选的，用于复制状态 超过批次元素的序列长度时的零输出和输出。所以还有更多 为了正确而不是表现。
我只是想知道sequence_length是否真的有助于dynamic_rnn的性能，例如他们做了某种动态的分组？如果他们这样做，有什么地方我可以阅读更多关于它的内容吗？非常感谢。