要处理可变长度的输入序列，请将所有输入序列填充为相同的长度。这会影响计算损失值。因此，将遮罩张量与损失张量相乘，以使填充元素产生的损失为0。但是，使用tf.math.reduce_mean或tf.keras.metrics.Mean来计算损失的平均值时，这些填充元素会影响卑鄙的。

所以我的问题是，如何对张量流中掩盖的损失求平均值？

例如：

t = [1,2,3]
t = pad(t,6) # padding,now t = [1,3,0]
mask = [True,True,False,False]
loss = [0.1,0.2,0.3,0.12,0.4] # notice padded elements contribute to loss
loss = loss * mask # loss = [0.1,0]

现在我想要类似的东西

Mean(loss) = 0.6,which is (0.1 + 0.2 + 0.3) / 3

不是这样的：

Mean(loss) = 0.1,which is (0.1 + 0.2 + 0.3 + 0 + 0 + 0)/6