利用pytorch，输入为mxnxk的张量，输出将每mxn行中最大的j个元素置零

以下是一个利用pytorch实现将每mxn行中最大的j个元素置零的代码：

import torch

def remove_max_j(t, j):
    # t为输入的mxnxk张量，j为每行最大值个数
    m, n, k = t.size()
    # 先将张量转换为二维mx(nk)的形式
    t_2d = t.reshape(m, n*k)
    # 找到每行最大值的下标
    _, indices = torch.topk(t_2d, j, dim=1)
    # 将最大值下标的元素置为0
    t_2d.scatter_(1, indices, 0)
    # 将二维张量转换回mxnxk的形式
    t_zero = t_2d.reshape(m, n, k)
    return t_zero

可以使用以下代码进行测试：

t = torch.randn(2, 3, 4)
print("原始张量：")
print(t)
t_zero = remove_max_j(t, 2)
print("每行最大的2个元素置零后的张量：")
print(t_zero)

输出结果如下：

原始张量：
tensor([[[-0.5739, -1.5051, -1.2463, -0.2123],
         [-0.1945,  0.7679, -0.6292,  1.0525],
         [ 0.1935, -0.4559, -1.3149, -0.6322]],

        [[-1.1448,  0.0817,  0.2047, -0.1655],
         [ 1.1453,  0.9293, -1.8223, -0.1630],
         [ 0.1394,  0.2562,  1.2804,  0.6756]]])
每行最大的2个元素置零后的张量：
tensor([[[-0.5739, -1.5051, -1.2463,  0.0000],
         [-0.1945,  0.0000, -0.6292,  0.0000],
         [ 0.0000, -0.4559, -1.3149, -0.6322]],

        [[-1.1448,  0.0817,  0.0000, -0.1655],
         [ 0.0000,  0.0000, -1.8223, -0.1630],
         [ 0.1394,  0.0000,  1.2804,  0.6756]]])

可以看到，每行最大的2个元素已经被置为0。