使用Element Research RNN for Torch Lua处理可变长度序列的批处理

我正在尝试使用Element Research的RNN模块中提供的LSTM模型来训练音素音译数据。我有单独的X和Y的训练数据表。X和Y都包含每个训练示例作为张量，即X中的张量包含序列中每个字符的ASCII值，而Y中的张量包含生成的序列的ASCII值。我已经创建了数据，使得对于来自X和Y的特定示例，它被完美地排列并用零填充进行训练。因此，我可以一次训练一个LSTM。但是，问题是，我不知道如何进行批次训练，因为每个示例张量具有不同的长度。

我认为，通过这种表示，我可以让它变得清晰：

X{                                      Y{
[EEEEE00000]                            [00000MMMMM]
[EEE0000]                               [000MMMM]
[EEEEEEEE0000000000]                    [00000000MMMMMMMMMM]
.                                       .
.                                       .
.                                       .
}                                       }

其中， EEEE..代表输入序列，MMMM...代表输出序列..

我还没有设计模型，因为我正在考虑一个能够支持批量训练的适当模型。我要修改我的数据还是应该设计一种可以修改这个数据的模型？如果是在模型上，我怎么做？

注：每个训练示例都是独立的。因为每个示例都是独立的，所以这个LSTM必须在每次训练示例后忘记前一个序列。也就是说，反向传播只能在单个示例长度的时间步骤上进行。