sequence.pad_sequences

`sequence.pad_sequences` 是 Keras 中用于将序列数据进行填充（padding）的函数。该函数用于将输入的序列数据填充到指定的长度，以便将它们用于神经网络等模型中。

该函数的基本语法如下所示：

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32',
                                            padding='pre', truncating='pre', value=0.0)

其中，参数含义如下：

- `sequences`：输入的序列数据，为一个 Python 列表，列表中每个元素也是一个序列（如字符串、列表等）。
- `maxlen`：要将序列填充到的最大长度。如果不指定，则序列将被填充到最长的序列长度。
- `dtype`：输出序列的数据类型。
- `padding`：填充位置，默认为 `'pre'` 表示在序列前面填充，也可以设置为 `'post'` 表示在序列后面填充。
- `truncating`：当序列超过指定长度时，要截断序列的哪一端。默认为 `'pre'` 表示在序列前面截断，也可以设置为 `'post'` 表示在序列后面截断。
- `value`：用于填充的值，可以是数字、字符串、列表等。

举个例子，假设我们有如下的输入序列：

sequences = [['foo', 'bar'], ['baz', 'qux', 'quux'], ['corge']]

如果要将它们填充到长度为 5，使用默认的填充值 0，那么可以这样调用 `sequence.pad_sequences` 函数：

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=5)
print(padded_sequences)

输出如下：

[[   0    0 'foo' 'bar']
 [   0 'baz' 'qux' 'quux']
 [   0    0    0 'corge']]

可以看到，序列已经被填充到了长度为 5，缺失的位置被填充为了 0。如果要在序列后面进行填充，只需要将 `padding` 参数设置为 `'post'` 即可。