用Python写出满足以下需求代码，假定有A tensor（3，1，17），定义3是3个点，每个点有17个维度，比较第三维度里的4，5，6，7维，若第6维度最大，则将此点第三维度的8，9，10维置为0得到新的A

以下是代码实现：

import numpy as np

# 定义A tensor
A = np.random.rand(3, 1, 17)

# 比较第三维度的4，5，6，7维
B = A[:, :, 3:7]

# 找到第6维度的最大值所在的索引
max_index = np.argmax(B[:, :, 2], axis=-1)

# 将第三维度的8，9，10维置为0
for i in range(3):
    A[i, 0, max_index[i]+7:max_index[i]+10] = 0

# 输出新的A
print(A)

解释一下代码：

首先，我们使用 `numpy` 库随机生成了一个形状为 `(3, 1, 17)` 的 tensor `A`。接着，我们使用切片 `A[:, :, 3:7]` 取出了第三维度的 4，5，6，7 维，得到了一个形状为 `(3, 1, 4)` 的 tensor `B`。然后，我们使用 `numpy` 库的 `argmax` 函数找到了 `B` tensor 中每个点第 6 维度的最大值所在的索引，得到了一个形状为 `(3,)` 的一维 tensor `max_index`。最后，我们使用 for 循环将每个点第三维度的 8，9，10 维置为 0，得到了新的 tensor `A`。