根据tx的规模制作一个全为[0,0,1,0]的标签集，格式为torch，xt为一个（32，1，2048）的张量

为了根据tx的规模创建一个全为[0,0,1,0]的标签集，并将其转换成PyTorch张量格式，你可以先假设tx是一个长度表示标签序列长度的整数。在这个例子中，每个标签由四个元素组成，前两个为0，中间一个为1，最后一个为0。对于输入张量xt的形状(32, 1, 2048)，它代表32个样本，每个样本有一个一维向量，所以我们可以创建一个匹配的标签张量，其维度为(32, 4)。

以下是Python代码示例：

import torch

# 假设tx是一个列表，表示每个样本的标签长度
tx = [4] * 32  # 或者tx = torch.tensor([4] * 32)

# 创建标签张量yt，所有元素初始化为[0, 0, 1, 0]
yt = torch.zeros((len(tx), 4))

# 将标签长度应用到对应位置
yt[:, :2] = 0
yt[:, 2] = 1

# 确保标签张量和输入张量维度一致，如果xt的最后一维不是1，可能需要调整yt
assert yt.shape[1:] == (1, 4)
yt = yt.unsqueeze(1) if yt.shape[1] != xt.shape[1] else yt

# 结果yt就是（32，1，4）
print(yt.shape)