tx,ty = data_target根据tx的规模制作一个全为[0,0,1,0]的标签集，格式为torch

在PyTorch中，如果你想根据`tx`的大小创建一个所有元素为 `[0, 0, 1, 0]` 的张量标签集，你可以这样做：

import torch

# 假设data_target是一个包含tx和ty的数据结构，这里我们只取tx部分
tx = data_target['tx']  # 或者 data_target.tx 如果是字典形式

# 确定tx的形状（假设是一维或二维）
num_samples = tx.shape[0] if tx.dim() == 1 else tx.size(0)

# 创建一个全零张量，其维度与tx相同，并在需要的位置替换为[0, 0, 1, 0]
label_set = torch.zeros_like(tx)
label_set[:, torch.arange(num_samples)] = torch.tensor([0, 0, 1, 0])

# 现在label_set就是你要的格式

上述代码首先获取了`tx`的形状，然后创建了一个全零的张量，再将对应位置的值设置为 `[0, 0, 1, 0]`。如果`tx`有多维，那么这行`label_set[:, torch.arange(num_samples)] = ...`会沿第一个维度应用这个值。