Xlgeng fix (#2018)

* [fix] 修复utils/common.py中pad_list未考虑time维度后可跟其他维度的情况

* [fix] 修复utils/common.py中pad_list未考虑time维度后可跟其他维度的情况(#2007)

* [fix] 修复jit报错,初步判断该爆错由`*(xs[0].shape[1:])`代码表示的动态张量引起,现修改common.py/pad_list的注释, 暂时不考虑time维度后可跟其他维度, 先让代码恢复可运行状态 (issue #2015)

* [fix] 完全修复jit报错,在jit要求条件下实现time维度后可跟其他维度(#2015)

* [fix] 完全修复jit报错,在jit要求条件下实现time维度后可跟其他维度(#2015)

* [fix] 完全修复jit报错,在jit要求条件下实现time维度后可跟其他维度(#2015)

wenet/utils/common.py

@@ -45,8 +45,19 @@ def pad_list(xs: List[torch.Tensor], pad_value: int):
     """
     max_len = max([len(item) for item in xs])
     batchs = len(xs)
-    pad_res = torch.zeros(batchs, max_len, *(xs[0].shape[1:]),
-                          dtype=xs[0].dtype, device=xs[0].device)
+    ndim = xs[0].ndim
+    if ndim == 1:
+        pad_res = torch.zeros(batchs, max_len,
+                              dtype=xs[0].dtype, device=xs[0].device)
+    elif ndim == 2:
+        pad_res = torch.zeros(batchs, max_len, xs[0].shape[1],
+                              dtype=xs[0].dtype, device=xs[0].device)
+    elif ndim == 3:
+        pad_res = torch.zeros(batchs, max_len, xs[0].shape[1],
+                              xs[0].shape[2], dtype=xs[0].dtype,
+                              device=xs[0].device)
+    else:
+        raise ValueError(f"Unsupported ndim: {ndim}")
     pad_res.fill_(pad_value)
     for i in range(batchs):
         pad_res[i, :len(xs[i])] = xs[i]