声调数据输入self.conv1 = nn.Conv1d(26, 64, 3)时报错Given groups=1, weight of size [64, 26, 3], expected input[1, 512, 26] to have 26 channels, but got 512 channels instead

这个错误提示表明你的输入数据维度不符合卷积层的要求。输入数据的维度应该是 `[batch_size, channels, sequence_length]`，其中 `batch_size` 表示输入的样本数量，`channels` 表示每个时间步的特征维度，`sequence_length` 则表示时间步的长度。根据你提供的错误提示，可以看到你的输入数据的维度是 `[1, 512, 26]`，其中 `512` 表示你的时间步长度，而 `26` 表示每个时间步的特征维度。

根据你的卷积层的定义 `nn.Conv1d(26, 64, 3)`，可以看到卷积层的输入通道数是 `26`，但是你的输入数据的通道数是 `512`，因此会报错。解决这个问题的方法是将输入数据的维度调整为 `[batch_size, channels, sequence_length]`，其中 `channels=26`，然后再输入到卷积层中。你可以使用 `torch.transpose` 方法将输入数据的维度进行转置，然后再输入到卷积层中，例如：

import torch.nn as nn

# 输入数据的维度为 [batch_size, sequence_length, channels]
x = torch.randn(1, 26, 512)

# 将输入数据的维度转置为 [batch_size, channels, sequence_length]
x = x.transpose(1, 2)

# 定义卷积层，输入通道数为 26，输出通道数为 64，卷积核大小为 3
conv1 = nn.Conv1d(26, 64, 3)

# 将输入数据输入到卷积层中
output = conv1(x)

# 输出张量的形状
print(output.shape)  # torch.Size([1, 64, 510])