diff --git a/fastNLP/core/utils.py b/fastNLP/core/utils.py
index df3c45cb..d26df966 100644
--- a/fastNLP/core/utils.py
+++ b/fastNLP/core/utils.py
@@ -659,22 +659,26 @@ def seq_len_to_mask(seq_len, max_len=None):
         >>> mask = seq_len_to_mask(seq_len)
         >>> print(mask.shape)
         (14, 15)
+        >>> seq_len = torch.arange(2, 16)
+        >>> mask = seq_len_to_mask(seq_len, max_len=100)
+        >>>print(mask.size())
+        torch.Size([14, 100])
 
     :param np.ndarray,torch.LongTensor seq_len: shape将是(B,)
-    :param int max_len: 将长度pad到这个长度. 默认使用的是seq_len中最长的长度。但在nn.DataParallel的场景下可能不同卡的seq_len会有
+    :param int max_len: 将长度pad到这个长度。默认(None)使用的是seq_len中最长的长度。但在nn.DataParallel的场景下可能不同卡的seq_len会有
         区别，所以需要传入一个max_len使得mask的长度是pad到该长度。
     :return: np.ndarray or torch.Tensor, shape将是(B, max_length)。 元素类似为bool或torch.uint8
     """
     if isinstance(seq_len, np.ndarray):
         assert len(np.shape(seq_len)) == 1, f"seq_len can only have one dimension, got {len(np.shape(seq_len))}."
-        max_len = max(max_len, int(seq_len.max())) if max_len else int(seq_len.max())
+        max_len = int(max_len) if max_len else int(seq_len.max())
         broad_cast_seq_len = np.tile(np.arange(max_len), (len(seq_len), 1))
         mask = broad_cast_seq_len < seq_len.reshape(-1, 1)
     
     elif isinstance(seq_len, torch.Tensor):
         assert seq_len.dim() == 1, f"seq_len can only have one dimension, got {seq_len.dim() == 1}."
         batch_size = seq_len.size(0)
-        max_len = max(max_len, seq_len.max().long()) if max_len else seq_len.max().long()
+        max_len = int(max_len) if max_len else seq_len.max().long()
         broad_cast_seq_len = torch.arange(max_len).expand(batch_size, -1).to(seq_len)
         mask = broad_cast_seq_len.lt(seq_len.unsqueeze(1))
     else:
diff --git a/test/core/test_utils.py b/test/core/test_utils.py
index e3e019c6..a3e8bdf6 100644
--- a/test/core/test_utils.py
+++ b/test/core/test_utils.py
@@ -237,6 +237,11 @@ class TestSeqLenToMask(unittest.TestCase):
         with self.assertRaises(AssertionError):
             mask = seq_len_to_mask(seq_len)
 
+        # 3. pad到指定长度
+        seq_len = np.random.randint(1, 10, size=(10,))
+        mask = seq_len_to_mask(seq_len, 100)
+        self.assertEqual(100, mask.size(1))
+
 
     def test_pytorch_seq_len(self):
         # 1. 随机测试
@@ -250,3 +255,8 @@ class TestSeqLenToMask(unittest.TestCase):
         seq_len = torch.randn(3, 4)
         with self.assertRaises(AssertionError):
             mask = seq_len_to_mask(seq_len)
+
+        # 3. pad到指定长度
+        seq_len = torch.randint(1, 10, size=(10, ))
+        mask = seq_len_to_mask(seq_len, 100)
+        self.assertEqual(100, mask.size(1))
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