您可以使用以下介绍的存储分区和填充思想：
序列到序列模型
同样，创建RNN网络的rnn函数接受参数 sequence_length。
例如，您可以创建相同大小的句子存储桶，将它们填充必要的零，或使用占位符表示零个单词，然后将它们与seq_length =
len（zero_words）一起提供。
seq_length = tf.placeholder(tf.int32)outputs, states = rnn.rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state, sequence_length=seq_length)sess = tf.Session()feed = { seq_length: 20, #other feeds}sess.run(outputs, feed_dict=feed)还要看一下这个reddit线程：
具有``可变长度’‘序列的Tensorflow基本RNN示例
