转载：http://blog.csdn.net/lyg5623/article/details/73924506
用rnn处理变长文本时，使用dynamic_rnn可以跳过padding部分的计算，减少计算量。假设有两个文本，一个长度为10，另一个长度为5，那么需要对第二文本使用0-padding方法填充，得到的shape为(2, 10, dim)，其中dim是词向量维度。使用dynamic_rnn的代码如下：
outputs, last_states = tf.nn.dynamic_rnn( cell=cell, dtype=tf.float32, sequence_length=x_lengths, inputs=x)
其中cell是RNN节点，比如tf.contrib.rnn.BasicLSTMCel，x是0-padding以后的数据，x_lengths是每个文本的长度。计算第二个文本的时候，只计算前面5个值，后面的就直接跳过了，对应的output直接设为0，cell的状态保持第5步的值。
dynamic_rnn返回两个变量，第一个是每个step的输出值，第二个是最终的状态。那么问题来了，对于第二个文本，我想取的肯定是第5个output，最后一个output是无效的0对我来说没有意义。目前我知道的有3种做法。
第一种是从别人代码里面看到，链接在此。作者自己写了个index的operation，代码比较绕。
第二种是构建一个mask，长度对应的那位为1，其余的为0，比如第二个文本对应的mask为[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]，然后将这个mask与outputs按时间维度进行sum，这样得到的刚好是第5个输出的值。
第三种做法最简单，这得从rnn的定义说起，rnn的输出其实就是状态中的h，因此last_states 中的h状态就是我们需要的output。也就是我们把last_states.h当作rnn的最终输出就行了。