我使用bidirectional_dynamic_rnn处理可变长度句子的分类任务。这是我的代码的一部分：
lstm_fw_cell=rnn.BasicLSTMCell(hidden_size)
lstm_bw_cell=rnn.BasicLSTMCell(hidden_size)
lstm_fw_cell=rnn.DropoutWrapper(lstm_fw_cell,output_keep_prob=self.dropout_rate)
lstm_bw_cell=rnn.DropoutWrapper(lstm_bw_cell,output_keep_prob=self.dropout_rate)
outputs,_=tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(lstm_fw_cell,lstm_bw_cell,inputs=self.word_embeddings,sequence_length=self.text_len,dtype=tf.float32)
output_rnn=tf.concat(outputs,axis=2)
output_rnn的形状是（50,100,200），即（批量大小，max_length，2 *隐藏层大小）。因为我对所有句子都使用了零填充，在这种情况下，短句填充为100个单词。 text_len是每个批次的长度列表。我希望output_rnn删除零，只输出最后一层。例如，句子1有35个单词，所以输出只计算35个单词，句子2有72个单词，所以输出只计算72个单词，句子3个有21个单词，所以输出只计算21个单词，并删除22个100个单词都是零。这该怎么做？
我使用了self.output_rnn_last=output_rnn[:,-1,:]但是在这种情况下，它计算了100个单词，它们是零，我希望根据序列长度来计算值。