给定一个 3d Tenzor，说：
batch x sentence length x embedding dim
a = torch.rand((10, 1000, 96))
以及每个句子的实际长度数组（或张量）
lengths = torch .randint(1000,(10,))
outputs tensor([ 370., 502., 652., 859., 545., 964., 566., 576.,1000., 803.])
如何根据张量“长度”在维度 1（句子长度）的某个索引后用零填充张量“a”？
我想要这样的：
a[ : , lengths : , : ] = 0
一种方法（如果批量足够大，则速度较慢）：
for i_batch in range(10):
a[ i_batch , lengths[i_batch ] : , : ] = 0