下面是对PyTorch中不定长序列补齐的操作的完整攻略。
在处理序列数据时，由于序列长度不一，常常需要对长度不足的序列进行补齐操作。补齐操作指的是将长度小于预定长度的序列，通过在序列中添加一些特殊字符（比如PAD）或者重复序列元素等方式，将其长度补齐至预定长度。补齐操作可以使得序列数据可以被组成batch，在训练神经网络时方便使用。
PyTorch中，可以通过pad_sequence()函数来实现序列补齐的操作。pad_sequence()的定义如下：
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0)
其中，参数sequences是一个序列列表，每个序列中的元素必须是Tensor；batch_first参数表示是否在batch维度上优先，padding_value是补全序列的填充值。
以将数据集中的不同长度序列变成等长的序列作为示例进行说明。
首先，我们假设数据集如下所示，包含了3个序列，每个序列包含不同数量的元素：
data = [torch.FloatTensor([1, 2, 3]),
torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4, 5]),
torch.FloatTensor([1, 2])]
其次，我们需要先计算出补齐后的序列长度。可以通过以下代码实现：
max_len = max([len(sequence) for sequence in data])
最后，调用pad_sequence()函数来实现补齐操作。代码如下所示：
import torch.nn.utils.rnn as rnn_utils
padded_data = rnn_utils.pad_sequence(data, batch_first=True, padding_value=0.0)
其中，batch_first参数为True表示在batch维度上优先；padding_value为0.0表示进行序列补齐时补全的填充值为0。
补齐后，padded_data序列内容如下所示：
tensor([[ 1., 2., 3., 0., 0.],
[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 1., 2., 0., 0., 0.]])
可以看出，不同长度的序列已经被补齐为等长序列，方便用于神经网络的训练。
另外，如果需要在代码中使用这些等长序列进行训练，可以直接将padded_data作为输入，但需注意使用mask机制来去掉填充的部分。
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