PyTorch 实现kmax-pooling

kmax-pooling 是一种池化方法，它能够提取文本中的重要特征。PyTorch 中可以通过以下代码实现 kmax-pooling：

import torch.nn.functional as F

def kmax_pooling(x, dim, k):
    index = x.topk(k, dim = dim)[1].sort(dim = dim)[0]
    return F.gather(x, dim, index)

其中，x 是输入的张量，dim 是需要进行 kmax-pooling 的维度，k 是保留的最大值个数。

使用时，可以将 kmax_pooling 函数放在神经网络的 forward 方法中，作为网络的一部分，例如：

class TextCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TextCNN, self).__init__()
        ...
        
    def forward(self, x):
        ...
        x = self.conv(x)
        x = F.relu(x)
        x = kmax_pooling(x, 2, k)
        ...

这样，就可以在 TextCNN 网络中使用 kmax-pooling 了。