把(128，512)的numpy型数据A转换为(1，170，512)的tensor型数据B，B的129到170行全零，生成一个(1，170)的tensor型数据mask表征B的行是否全为零，此处1-128个元素为1，129-170个元素为0，请生成python代码

你可以使用PyTorch库来完成这个操作，以下是Python代码示例：

import torch

# 假设A是一个numpy数组
A = np.random.rand(128, 512).astype(np.float32)

# 将numpy数组转换为torch tensor
B = torch.from_numpy(A).permute(0, 2, 1)  # 转换维度顺序（假设原先是列优先）

# 创建全零行的slice
all_zeros_slice = slice(129, 170)

# 设置全零行并创建mask tensor
B[:, all_zeros_slice] = 0
mask = B.sum(dim=1) == 0  # 计算每一行是否全为零，结果是一个布尔tensor

# 将mask转换为int类型，并缩放到(1, 170)
mask = mask.type(torch.int32).unsqueeze(0)

# 输出结果
print("B:", B.shape)
print("Mask:", mask.shape)

这段代码首先将numpy数组A转换为torch tensor，并调整形状。然后创建了一个切片用于设置特定行为零。接着计算每个行的和，如果所有元素都是0，则mask值为True；反之False。最后，将mask tensor转换为单维并添加batch dimension。