torchtext 可以选择将每个batch的sentences padding成同一个长度进行计算，除了运行速度和简便，我在想是不是有算法要求必须padding.
也有一些算法是要把所有的句子都padding成一个长度。
CNN
比较常用的方法是 Yoon Kim的方法，每个句子经过卷积层之后得到的其实是不同的kernel卷积的结果（根据kernel大小不同，卷积结果也长短不一），然后pooling。因为pooling不受限于输入的size大小，所以这里不同的batch可以用不同的pooling，并且pooling出来的size也是相同的。
在batch处理的时候，每个batch一起计算，为了保证kernel卷积出来的长度相等，所以每个batch padding成一个长度几乎是必需的。
LSTM
LSTM是将句子中的词逐个输入LSTM神经元，那么hidden state的维度，其实是人为指定的。
（句子的长度不影响句子的embedding的长度）
在batch处理的时候，每个batch一起计算，那么padding成一个长度会简化计算。（或者说，如果按照batch的循环，每个句子同时处理，那么为了保证输入神经元的次数是一样的，那么每个batch padding成一个长度几乎也是必需的。）
Attention
Attention在算相似度矩阵时，如果按照batch计算，是一定要padding的，因为这个Layer对每个pair产生一个矩阵，如果一个batch中的矩阵中的大小不一，那么对相似度矩阵的操作也将各不相同。
所以每个batch要padding成同一个长度。
那么是否要统一一下每个batch padding的长度呢？
这就取决于对相似度矩阵的操作是否可以无视相似度矩阵的大小。
比如，decomposable attention是利用相似度矩阵做加权平均，再和对应的词concat起来，
并且在最后每个句子求和，得到了一个向量，这个向量的维度其实是词向量的2倍，与任何句长都无关，那么这里每个batch 内部padding就可以了。
