Pytorch DataLoader-处理单个批次

Question

我正在为词性标记构建LSTM，目前正在使用this LSTM作为参考，以了解如何使用Pytorch DataLoader。但是，我对如何处理单个批次感到困惑（Pytorch官方文档对我没有任何帮助）。更具体地说，我需要填充我的句子，以使同一批次中的所有 句子具有相同的长度（不同的批次可以具有不同的长度）。

我的代码当前如下所示：

train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE)

# other stuff...

for epoch in range(0, EPOCH_COUNT):
    for iter, sentence in enumerate(train_loader):
        model.zero_grad()
        model.hidden = model.init_hidden()
        sentence_in = prep_sentence(sentence, word_to_ix)
        targets = prep_tags(tags, tag_to_ix)
        # do forward pass and then backprop

由于我正在枚举train_loader并遍历每个句子，因此我不清楚如何/在什么时候可以获得单批的最大句子长度，然后运行我的add_padding（）函数。