创建ELMo嵌入时我们可以设置句子的最大长度吗？

Question

我要从大量的句子创建ELMO嵌入，以防止出现内存问题，我以10,000的块传递句子，然后将它们连接起来，但是问题是每10,000，它从该10,000组内的句子，而其他组块则有所不同。我想在创建ELMo嵌入时设置句子修复的最大长度。任何建议将不胜感激？

elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/3", trainable=True)


def ELMoEmbedding(x):
    embeddingss=elmo(tf.squeeze(tf.cast(x, tf.string)), signature="default", as_dict=True)["elmo"]
    with tf.Session() as sess:
      sess.run(tf.global_variables_initializer())
      sess.run(tf.tables_initializer())
      return sess.run(embeddingss)


list_train = [X_train[i:i+10000] for i in range(0,len(X_train),10000)]
elmo_train = [ELMoEmbedding(x) for x in list_train]

假定前10,000个句子的形状为（10,000,85,1024），而第二组句子的形状为（10,000,105,1024）。

在我的情况下，他们是否有办法将此维度固定为所有句子的最大长度？