请用pytorch实现保护三个卷积层，两个全联接层且不包含池化层的CNN的时间序列预测

当你想要构建一个不包含池化层的CNN网络进行时间序列预测时，可以使用PyTorch来实现。下面是一个示例：

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.conv3 = nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size=3)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * (seq_length - 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.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 将张量展平为向量
        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，我们定义了一个名为`TimeSeriesCNN`的自定义CNN类。它包含了三个卷积层（`self.conv1`、`self.conv2`和`self.conv3`）和两个全连接层（`self.fc1`和`self.fc2`）。每个卷积层后面都跟着ReLU激活函数。

在`forward`方法中，我们按照定义的顺序将输入数据传递给各个层，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。在最后一个卷积层后，我们使用`view`方法将张量展平为向量，以便将其输入到全连接层。最后，我们返回最后一个全连接层的输出结果。

你可以根据你的任务和数据集的要求调整网络结构、卷积核的参数和全连接层的维度。希望这个示例能够帮助你构建不包含池化层的CNN网络进行时间序列预测。如果还有其他问题，请随时提问！