用pytorch写一段代码：用CNN网络对电机轴承的一维振动信号做故障诊断，包括：正常、滚动体故障、外圈故障、内圈故障共四类状态，实现给定真实振动信号判别故障类别

好的，以下是使用 PyTorch 实现的一维振动信号故障诊断代码：

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

# 定义 CNN 模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, 64, stride=4)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, 3)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(2)
        self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 4, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 4)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = torch.relu(self.conv3(x))
        x = x.view(-1, 64 * 4)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据
train_data = ...
train_label = ...
test_data = ...
test_label = ...

# 将数据转换为 PyTorch 中的 Tensor
train_data = torch.from_numpy(train_data).float()
train_label = torch.from_numpy(train_label).long()
test_data = torch.from_numpy(test_data).float()
test_label = torch.from_numpy(test_label).long()

# 定义模型、损失函数和优化器
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    running_loss = 0.0
    for i in range(len(train_data)):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(train_data[i].unsqueeze(0))
        loss = criterion(outputs, train_label[i].unsqueeze(0))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_data)))

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for i in range(len(test_data)):
        outputs = model(test_data[i].unsqueeze(0))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += 1
        correct += (predicted == test_label[i]).sum().item()
print('Accuracy: %.2f %%' % (100 * correct / total))

在这个代码中，我们首先定义了一个包含三个卷积层和两个全连接层的 CNN 模型。接下来，我们将训练数据和测试数据转换为 PyTorch 中的 Tensor，并定义了损失函数和优化器。然后，我们使用这些数据训练模型，并在每个 epoch 结束时输出训练损失。最后，我们使用测试数据测试模型的准确率。

注意，在这个代码中，我们假设数据已经被正确处理为一维振动信号，并已经被分成了四类，分别是正常、滚动体故障、外圈