Может ли BucketIterator в torchtext дополнить все пакеты до одинаковой длины?

Недавно я начал использовать torchtext для замены связующего кода и столкнулся с проблемой, когда хотел бы использовать уровень внимания в своей архитектуре. Для этого мне нужно знать максимальную длину последовательности моих обучающих данных.

Проблема в том, что torchtext.data.BucketIterator выполняет заполнение для каждой партии:

# All 4 examples in the batch will be padded to maxlen in the batch
train_iter = torchtext.data.BucketIterator(dataset=train, batch_size=4)

Есть ли способ гарантировать, что все обучающие примеры дополняется до одинаковой длины; т. е. макслен на тренировке?