2.0 版本中是否有LoDTensor ？
2.0 版本没有LoDTensor的概念，统一使用Tensor来表示数据。解决方案：使用padding/bucketing的方式对数据进行处理后，使用Tensor来表示数据，进行模型训练，具体示例请参考：IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类，使用注意力机制的LSTM的机器翻译。在使用padding/bucketing方案对性能影响极大的场景下，请谨慎升级，并请期待未来的paddle对该功能更加易用和高效的实现。
2.0 版本没有LoDTensor的概念，统一使用Tensor来表示数据。
解决方案：
使用padding/bucketing的方式对数据进行处理后，使用Tensor来表示数据，进行模型训练，具体示例请参考：IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类，使用注意力机制的LSTM的机器翻译。
在使用padding/bucketing方案对性能影响极大的场景下，请谨慎升级，并请期待未来的paddle对该功能更加易用和高效的实现。