update2

paddle/operators/rnn_design.md

@@ -80,6 +80,70 @@ void InferShape(const std::shared_ptr<Scope<>& scope) {
 void CopyInSeqToOut();
 ```
 
+## 根据长度排序
+按照长度排序后，从前往后的时间步的batch size会自然地递减，这是 Net 支持的
+
+比如：
+
+```
+origin:
+xxxx
+xx
+xxx
+
+-> sorted:
+xx
+xxx
+xxxx
+```
+
+经过 `SegmentInputs` 之后，每个会有4个时间步，每个时间步的输入如下（纵向排列）
+
+```
+0    1    2    3
+x    x    x    x
+x    x    x
+x    x
+```
+
+为了追踪排序前后序列的变化，这里用
+```c++
+struct SortedSeqItem {
+   void *start{nullptr};
+   void *end{nullptr};
+};
+
+std::vector<SortedSeqItem> sorted_seqs;
+```
+来追踪序列排序后的位置。
+
+对比现有设计，只需要修改 `SegmentInputs` 和 `ConcatOutputs` 两个接口，此外添加一个 `SortBySeqLen` 的接口，
+就可以支持上述变长序列，下面详细介绍。
+## SegmentInputs
+`SegmentInputs` 会依赖 `sorted_seqs` 的信息，将原始的序列按照排序后的序列顺序，从横向切割，转为每个step中的inputs。
+
+即下面的转变：
+```
+origin:
+xxxx
+xx
+xxx
+
+   |
+   |
+  \ /
+   *
+0    1    2    3
+x    x    x    x
+x    x    x
+x    x
+```
+## ConcatOutputs
+`ConcatOutputs` 需要
+
+- 将每个时间步的输出重新还原为原始输入的序列顺序（以防止Infer阶段顺序打乱）
+- 将序列折叠，在batch维度上展开
+
 ## 参考文献
 1. [Tensorflow Bucketing](https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/contrib.training/bucketing)
 2. [mxnet Bucketing](http://mxnet.io/how_to/bucketing.html)