forward函数中得到二维矩阵,若每行数据的[1,3,5,9]列的值是改行数值的前100名,输出为1,否则为0

你可以使用以下代码来实现你所描述的功能：

def forward(self, input_question):
    # 假设 input_question 是一个二维矩阵
    # 获取每行的前100名的值
    top_100_values, _ = torch.topk(input_question, 100, dim=1)  # 在第1个维度上获取前100名的值
    mask = torch.zeros_like(input_question)  # 创建与 input_question 相同形状的全零张量

    # 对于每一行，将前100名的值设为1
    for i in range(input_question.size(0)):
        top_100_indices = torch.argsort(input_question[i])[-100:]  # 获取前100名的索引
        mask[i, top_100_indices] = 1

    # 检查每行的[1,3,5,9]列的值是否为1，若是则输出1，否则输出0
    output = torch.where(torch.all(mask[:, [1, 3, 5, 9]] == 1, dim=1), torch.tensor(1), torch.tensor(0))

    return output

在这段代码中，我们首先使用`torch.topk()`函数获取每行的前100名的值，并将它们存储在`top_100_values`中。然后，我们创建与`input_question`相同形状的全零张量`mask`。接下来，我们使用循环遍历每一行，在`mask`中将前100名的值所对应的位置设为1。最后，我们使用`torch.where()`函数检查每行的[1,3,5,9]列的值是否都为1，若是则输出1，否则输出0。

请注意，这里假设`input_question`是一个二维矩阵，你可以根据实际情况对代码进行适当的修改。如果还有其他问题，请提供更多的上下文或详细的错误信息，以便我能更好地帮助你。