请教一维序列卷积的使用
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请问paddle的sequence_conv怎么用，输入数据类型是什么样的，使用文档说输入为LoD张量，支持可变的时间量的长度输入序列。该LoDTensor的标记张量是一个维度为（T,N)的矩阵，其中T是mini-batch的总时间步数，N是input_hidden_size，具体的T和N都是什么，如和feed数据样本
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可以这样理解，假设有两个词，他们的词向量分别设为A = [1, 3, 5]，B = [2, 4, 6]。
T代表的就是时间序列，一般的RNN网络中每一个时间序列传入一个数据，因此这里词的数量（2）就是T；
N有点像神经元数量，他的大小跟你网络复杂度有关，比如我这里用3个神经元就能区分表达A和B，所以N=3