Tensorflow seq2seq

Question

tensorflow的api doc tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq说：

(outputs, states) = basic_rnn_seq2seq(
    encoder_inputs,
    decoder_inputs,
    cell,
    dtype=tf.float32,
    scope=None
)

其中，
encoder_inputs：2D张量列表[batch_size x input_size]。
decoder_inputs：2D张量列表[batch_size x input_size]。

问题1：为什么encoder_inputs和decoder_inputs的序列大小（input_size）相同。在我的例子中，有不等长度的seq - to - seq映射。例如，“你在做什么”（长度4） - ＆gt; “wie gehts（长度2）”。是否有必要在使用此张量流模块时填充并制作相等长度的序列？

问题2：如果我使用

cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units = 128)

输出的大小（batch_size x 128 [lstm中的隐藏单位数]）真的让我感到困惑。它不应该等于（batch_size x output_size）吗？我在这里错过了什么？我真的很困惑解码器如何工作。