深度学习框架是pytorch，需要实现两种不同的一维数据的输入，提取特征后，将两种特种融合，再进行分类，并附上训练的代码

好的，以下是一个基于 PyTorch 的示例代码，实现了两种不同的一维数据的输入，提取特征后，将两种特征融合，再进行分类：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义特征提取器
class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool(x)
        return x

# 定义分类器
class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32*24, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=2)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 32*24)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义整个模型结构
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.feature_extractor1 = FeatureExtractor()
        self.feature_extractor2 = FeatureExtractor()
        self.classifier = Classifier()

    def forward(self, x1, x2):
        feature1 = self.feature_extractor1(x1)
        feature2 = self.feature_extractor2(x2)
        feature = torch.cat((feature1, feature2), dim=1)
        output = self.classifier(feature)
        return output

# 定义数据处理流程
def data_processing():
    # 加载数据
    x1 = torch.randn(100, 1, 50) # 第一种数据，大小为 (100, 1, 50)
    x2 = torch.randn(100, 1, 50) # 第二种数据，大小为 (100, 1, 50)
    y = torch.randint(low=0, high=2, size=(100,)) # 标签，大小为 (100,)

    # 划分训练集和测试集
    train_x1, test_x1 = x1[:80], x1[80:]
    train_x2, test_x2 = x2[:80], x2[80:]
    train_y, test_y = y[:80], y[80:]

    # 转换为 Tensor 并返回
    train_x1 = torch.Tensor(train_x1)
    train_x2 = torch.Tensor(train_x2)
    train_y = torch.LongTensor(train_y)
    test_x1 = torch.Tensor(test_x1)
    test_x2 = torch.Tensor(test_x2)
    test_y = torch.LongTensor(test_y)

    return train_x1, train_x2, train_y, test_x1, test_x2, test_y

# 训练模型
def train_model():
    # 加载数据
    train_x1, train_x2, train_y, test_x1, test_x2, test_y = data_processing()

    # 定义模型、损失函数和优化器
    model = Model()
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

    # 训练模型
    for epoch in range(100):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(train_x1, train_x2)
        loss = criterion(output, train_y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 每隔 10 个 epoch 打印一次测试集上的准确率
        if epoch % 10 == 9:
            with torch.no_grad():
                test_output = model(test_x1, test_x2)
                pred_y = torch.max(test_output, 1)[1]
                accuracy = torch.sum(pred_y == test_y).item() / test_y.size(0)
                print('Epoch {}, Test Accuracy {:.4f}'.format(epoch+1, accuracy))

if __name__ == '__main__':
    train_model()

这个示例代码中，首先定义了一个特征提取器 `FeatureExtractor` 和一个分类器 `Classifier`，然后定义了一个整体模型 `Model`，其中包含两个特征提取器和一个分类器。在 `Model` 的 `forward` 方法中，将输入的两种数据分别提取特征，然后使用 `torch.cat` 将两种特征拼接起来，最后送入分类器进行分类。

接着定义了一个 `data_processing` 函数，用于加载并划分数据集。最后在 `train_model` 函数中，定义了模型、损失函数和优化器，并进行模型训练。每隔 10 个 epoch 打印一次测试集上的准确率。