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LSTMの入力用データの時系列データ数を可変対応にする方法

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usephrates

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「詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」に沿って機械学習・AIを学んでいる者です。お聞きしたいことがあり、投稿させて頂きます。

 前提・実現したいこと

https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras/blob/r1.4/6/tensorflow/02_adding_task_attention_tensorflow.py

本書に上記ソースがあります。上記は、4桁同士の足し算を入力時系列データ、その足し算の結果を出力時系列データとして学習するプログラムです。

L24~L27について質問があります。

    encoder = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
    encoder = rnn.AttentionCellWrapper(encoder,
                                       input_digits,
                                       state_is_tuple=True)

の部分において、input_digitsという引数がありますが、これを与えるということは、桁数を固定して学習させる事になります。
その桁数を可変にしたい場合、どうすればよいか、という質問になります。

本書例においてはinput_digits=9桁となっています。
「1234+5678」とか「123+456  」が入力データとなります。
つまり、9桁に満たない入力データの場合はブランクで埋めて(パディング処理して)9桁にしています。

このパディング処理をしないで学習を実行するにはどのようなAPIを使用すればよいのでしょうか。

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