dataloader的paddingmask

在使用数据加载器（DataLoader）加载数据时，可以通过添加padding mask来处理变长序列。

在自然语言处理任务中，文本序列通常具有不同的长度。为了将这些序列组成一个批次（batch）并输入到模型中进行训练，我们需要将其填充到相同的长度。而填充的部分是无意义的，需要被屏蔽掉，以避免对模型的预测产生干扰。

在使用数据加载器加载数据时，可以通过设置参数`collate_fn`来定义一个自定义的函数来处理填充和生成padding mask。这个函数接收一个批次的样本数据，并返回填充后的数据和相应的padding mask。

在这个函数中，首先确定批次中最长的序列长度（即最大长度），然后对每个样本进行填充，使其长度与最大长度相同。同时，生成一个与填充后数据形状相同的padding mask矩阵，其中填充部分对应的元素为0，有效部分对应的元素为1。

通过添加padding mask，我们可以在模型中进行处理时将填充部分的权重设为0，从而屏蔽这些填充部分的影响。这样，模型就能够正确地处理变长序列，并产生准确的预测结果。

需要注意的是，生成padding mask的方法可能因任务和模型的不同而有所差异，具体的实现方式可以根据实际情况进行调整和优化。