我对在 Pytorch 中使用 LSTM 很陌生，我正在尝试创建一个模型，该模型获得一个大小为 42 的张量和一个 62 的序列。（所以每个 62 张量 a 大小为 42）。这意味着我在一个序列中有 62 个张量。每个张量的大小为 42。（形状为 [62,42]。调用此输入张量。
我想用这个来预测一个 1 的张量，序列为 8（所以大小为 1 张量和 8 个序列）。这意味着在大小为 1 的序列中有 8 个张量。称这个标签张量。
这些张量之间的连接是这样的：输入张量由列组成：A1 A2 A3 ...... A42 而标签张量如果更像：A3
我想展示的是，如果需要，标签张量可以在所有地方用零填充，而不是 A3 的值，因此它可以达到 42 的长度。
我怎样才能做到这一点？因为从我从 Pytorch 文档中阅读的内容来看，我只能以相同的比率进行预测（1 点预测为 1），而我想从 42 的张量中进行预测，序列为 62，张量为 1，序列为 8。是可行吗？我是否需要将预测的张量从 1 填充到大小为 42？谢谢！
例如，一个好的解决方案是使用 seq2seq