[Python] How can I trim a tensor based on a mask with PyTorch?

I have a tensor inp, which has a size of: torch.Size([4, 122, 161]).

I also have a mask with a size of: torch.Size([4, 122]).

Each element in my mask looks something like:

tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
device='cuda:0', grad_fn=<SelectBackward>)


So I want to trim inp to be reduced along the dimension=1 to only exist where the mask has 1. In the case shown, there are 23 1s, so I want the size of inp to be: torch.Size([4, 23, 161])

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