如果添加CNN网络的卷积层、池化层或全联接层

如果你想要添加更多的卷积层、池化层或全连接层来增加CNN网络的复杂度，你可以修改 `TimeSeriesCNN` 类的构造函数和 `forward` 方法来添加额外的层。

以下是一个示例，演示如何添加额外的卷积层和全连接层：

import torch
import torch.nn as nn

class TimeSeriesCNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(TimeSeriesCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义输入数据和标签
input_dim = 1  # 输入维度（时间序列的特征数）
hidden_dim = 16  # 隐藏层维度
output_dim = 1  # 输出维度（预测的目标）
seq_length = 10  # 时间序列的长度

# 创建模型实例
model = TimeSeriesCNN(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 创建输入数据（batch_size=1）
input_data = torch.randn(1, input_dim, seq_length)

# 运行模型进行预测
output = model(input_data)

# 打印预测结果
print(output)

在这个示例中，我们添加了一个额外的卷积层 `conv2` 和一个额外的全连接层 `fc1`。我们还使用了池化层 `pool` 将特征图的尺寸降低一半。

你可以根据你的需求继续添加更多的卷积层、池化层或全连接层，并使用适当的激活函数和参数设置来构建更复杂的CNN网络。请记住，根据你的数据和任务的特点，可能需要调整网络架构和超参数来获得最佳的性能。