意义上来说，按照官方给出的解释，“此操作首先沿着维度batch_axis对input进行分割，并且对于每个切片 i，将前 seq_lengths 元素沿维度 seq_axis 反转”。实际上通俗来理解，就是对于张量input中的第batch_axis维中的每一个子张量，在这个子张量的第seq_axis维上进行翻转，翻转的长度为 seq_lengths 张量中对应的数值。举个例子，如果 batch_axis=0，seq_axis=1，则代表我希望每一行为单位分开处理，对于每一行中的每一列进行翻转。相反的，如果 batch_axis=1，seq_axis=0，则是以列为单位，对于每一列的张量，进行相应行的翻转。回头去看双向RNN的源码，就可以理解当time_major这一属性不同时，time_dim 和 batch_dim 这一对组合的取值为什么恰好是相反的了。
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