# RNN 变长输入设计
对变长序列的学习，现有主流框架比如 tensorflow, pytorch, caffe2, mxnet 等均使用了padding的方式，
即将一个mini-batch内不同长度的序列补0到固定长度参与计算。

现有Paddle的 `RecurrentLayerGroup` 实现了无padding的变长序列支持，本文也将基于该模块的思路，设计重构后的变长序列支持。

## 非padding 变长序列的意义
由于tensor必须有明确的shape，因此基于tensor 的主流框架在存储变长序列时，
必须用zero-padding的方式将变长序列补全为固定shape的tensor。

由于padding是一种框架实现变长序列的妥协， 从用户角度，在使用RNN类模型时自然会比较介意padding的存在，
因此会有pytorch中对非padding方式变长序列支持长篇的讨论[3]。

由于padding对内存和计算会有额外的消耗，tensorflow和mxnet均使用了bucketing来就行优化[1][2]，
但不管是padding还是bucket，对于用户都是额外的使用负担。

因此，**paddle原生支持变长序列的方式，能直接满足用户对变长序列的最直接的需求，在当前主流平台中可以算是一大优势**。

但对变长序列的支持，需要对目前框架做一些修改，下面讨论如何在最小修改下支持变长序列。

## 变长数据格式
目前 Paddle 会将一个mini-batch内的数据存储在一维的内存上，
额外使用 `Argument.sequenceStartPositions` 来存储每个句子的信息。

基于当前重构现状，我们使用如下设计来存储变长数据格式

- 每个参与到 Op 的`inputs/outputs` 的variable 均有一个对应的variable用来存储序列信息（下面我们称此类variable 为 `SeqPosVar`）
- Op 的 `InferShape` 会更新outputs 的`SeqPosVar`
- 为了兼容序列Op（比如RNN）和传统Op（比如FC），序列的所有元素均flatten追加存储到一个mini-batch中
  - 比如，长度分别为2,3,4的三个句子会存储为一个size为9的`mini-batch`
  - 额外会有一个`SeqPosVar`，存储句子的结构，比如offest：`0,2,5,9`
  
为了支持sub-sequence，Paddle里使用 `Argument.subSequenceStartPositions` 来存储2维的序列信息，更高维度的序列无法支持；
这里为了扩展性，将SeqPosVar定义成如下数据结构来支持N维的序列信息的存储：

```c++
struct SeqPos {
  int dim{1};
  std::vector<SeqPos> seq_offsets;
};
```

## 框架支持方法
类似Paddle现在的做法，为了支持每个参与inputs/outputs的variable必须有对应的SeqPosVar，
**这里需要框架就行一些修改，有一些trick的成分**。

框架需要保证每个参与计算的 variable 均有一个对应的`SeqPosVar`，初步设想在 AddOp 时增量创建 `SeqPosVar`，
在scope里对应的key可以为对应variable的加一个固定的后缀，比如 `@seq-pos`


### 在OP间传递SeqPos
每个Op的`InferShape` 需要额外更新outputs的SeqPosVar，即使不修改序列信息，也要显式从inputs的SeqPosVar复制给outputs的。

如果当前Op (比如RNN)需要用到序列信息，则对input添加后缀 `@seq-pos` 获取其对应的 SeqPosVar，操作之。

### 内存复用
由于当计算图固定时，Op是否修改序列信息是确定的，因此SeqPosVar可以用 `shared_ptr` 支持无内存的复制操作来节约这部分内存消耗。

## 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)
3. [variable length input in RNN scenario](https://discuss.pytorch.org/t/about-the-variable-length-input-in-rnn-scenario/345/5)