class_docstr: 将类似于 ``[[1], [1, 2]]`` 的内容 pad 为 ``oneflow.Tensor([[1, 0], [1, 2]])``， 可以 pad 多重嵌套的数据。
  
  :param pad_val: 需要 pad 的值；
  :param ele_dtype: 用于检测当前 field 的元素类型是否可以转换为 :class:`oneflow.Tensor` 类型；
  :param type: 输出的数据的 dtype，。如 :class:`oneflow.long`, :class:`oneflow.float32`, :class:`int`, :class:`float` 等；
code: def __init__(self, pad_val=0, ele_dtype=None, dtype=None):
      dtype = _get_dtype(
          ele_dtype, dtype, class_name=self.__class__.__name__
      )
      super().__init__(pad_val=pad_val, dtype=dtype)
  
imports: from inspect import isclass
  import numpy
  from fastNLP.envs.imports import _NEED_IMPORT_ONEFLOW
  from fastNLP.envs.utils import _module_available
  from .padder import Padder
  from .utils import is_number_or_numpy_number, is_number, is_numpy_number_dtype, get_shape, is_numpy_generic_class
  from .exceptions import *
label_desc: Use image node_id 1 to create a new OneflowSequencePadder object from inherited base classes: Padder with example: obj = OneflowSequencePadder(pad_val, ele_dtype, dtype)