다음은 문장을 가장 긴 길이로 통일시킨 출력 결과입니다.
(<tf.Tensor: shape=(32,21), dtype=int32, numpy=
array([[ 3078, 5436, 3078, 3257, 3532, 7613, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0],
...(중간 생략)...
[ 2028, 1997, 1996, 4569, 15580, 2102, 5691, 2081, 1999,
3522, 2086, 2204, 23191, 5436, 1998, 11813, 6370, 2191,
2023, 2028, 4438]])>,
<tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int32, numpy=
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1,
0, 1, 1, 0, 0, 1])>)
이 출력 결과는 리뷰에 대해 첫 번째 다섯 개, 그리고 마지막 다섯 개의 패딩을 적용한 결과를 보여 줍니다(분량상 중간은 생략했습니다). 마지막 리뷰 세 개에서 가장 긴 문장의 총 단어 수는 21개입니다. 따라서 첫 번째 리뷰 세 개에서 문장 끝에 0이 추가되어 전체 문장 길이가 21이 되도록 합니다. 또한, 다음 배치의 패딩은 배치에서 가장 긴 문장의 길이에 따라 달라집니다.