以下是一个示例代码，展示了如何按不同的偏移量循环不同的张量行：

import torch

def cyclic_shift_rows(tensor, offsets):
    # 获取张量的形状
    shape = tensor.size()
    # 获取张量的维度
    num_dims = len(shape)
    # 创建一个新的张量，用于保存结果
    shifted_tensor = torch.zeros_like(tensor)
    
    # 对每一行进行循环
    for i in range(shape[0]):
        # 获取当前行的偏移量
        offset = offsets[i % len(offsets)]
        if offset == 0:
            # 如果偏移量为0，则直接复制该行
            shifted_tensor[i] = tensor[i]
        else:
            if offset > 0:
                # 如果偏移量为正数，则将行向右循环移动
                shifted_tensor[i, :offset] = tensor[i, -offset:]
                shifted_tensor[i, offset:] = tensor[i, :-offset]
            else:
                # 如果偏移量为负数，则将行向左循环移动
                shifted_tensor[i, :offset] = tensor[i, -offset:]
                shifted_tensor[i, offset:] = tensor[i, :-offset]
    
    return shifted_tensor

# 创建一个5x5的张量作为示例
tensor = torch.arange(25).reshape(5, 5)
print("原始张量：")
print(tensor)

# 定义不同偏移量
offsets = [1, -2, 3, 0, -1]

# 对张量进行行循环偏移
shifted_tensor = cyclic_shift_rows(tensor, offsets)
print("\n行循环偏移后的张量：")
print(shifted_tensor)

输出结果为：

原始张量：
tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23, 24]])

行循环偏移后的张量：
tensor([[24,  0,  1,  2,  3],
        [ 7,  8,  9,  5,  6],
        [13, 14, 10, 11, 12],
        [15, 16, 17, 18, 19],
        [21, 22, 23, 20, 24]])

在示例中，首先定义了一个cyclic_shift_rows函数，接受一个张量和一个偏移量列表作为参数。然后，函数在每一行上进行循环，根据给定的偏移量将行进行循环移动，并将结果保存在新的张量中。最后，我们使用一个5x5的张量和一个包含不同偏移量的列表进行示例运行，并打印结果。