用过PyTorch的朋友大概都知道，对于不同的网络层，输入的维度虽然不同，但是通常输入的第一个维度都是batch_size，比如torch.nn.Linear的输入(batch_size,in_features)，torch.nn.Conv2d的输入（batch_size, C, H, W）。而RNN的输入却是(seq_len, batch_size, input_size)，batch_size位于第二维度！虽然你可以将batch_size和序列长度seq_len对换位置，此时只需要令batch_first=True。
但是为什么RNN输入默认不是batch first=True？这是为了便于并行计算。因为cuDNN中RNN的API就是batch_size在第二维度！进一步，为啥cuDNN要这么做呢？因为batch first意味着模型的输入（一个Tensor）在内存中存储时，先存储第一个sequence，再存储第二个... 而如果是seq_len first，模型的输入在内存中，先存储所有序列的第一个单元，然后是第二个单元... 两种区别如下图所示：
batch firth v.s. seq_len first
seq_len first意味着不同序列中同一个时刻对应的输入单元在内存中是毗邻的，这样才能做到真正的batch计算。
