Created by: Ashleychen

program里面定义的data长这样： image_lod = fluid.layers.data(name = 'image_lod', dtype = 'float32', shape = [1], lod_level = 1) label_lod = fluid.layers.data(name = 'label_lod', dtype = 'int64', shape = [1], lod_level = 1) last_label_lod = fluid.layers.data(name = 'last_label_lod', dtype = 'int64', shape = [1], lod_level = 1) 都是长度为50的list。 我需要在训练的时候分步处理每一个时间步的数据，了解到有种方法是用lod tensor array。先将lod tensor转换成lod tensor array，然后用while_op和array_read来遍历。但是了解到lod_tensor_to_array只在dynamicRNN里面用到，Python接口并没有对用户暴露，不太了解array = lod_tensor_to_array(x, table)里面rank_table是什么东西。 有没有遍历序列数据的什么实现方法？或者能解释一下lod_tensor_to_array的用法么？