pytorch实现使用CNN及空洞卷积预测中医开方的中药品种和每个中药的剂量

下面是一个使用 PyTorch 实现 CNN 及空洞卷积（Dilated Convolution）进行中医开方预测的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MedicinePrescriptionCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MedicinePrescriptionCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1, dilation=2)
        self.fc1 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = torch.mean(x, dim=2)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 示例用法
num_classes = 10  # 分类的中药品种数
batch_size = 16
seq_length = 100  # 每个中药的序列长度
input_channels = 1  # 输入通道数（因为我们使用的是灰度图像，所以通道数为 1）

model = MedicinePrescriptionCNN(num_classes)

# 创建一个随机输入张量作为示例
input_tensor = torch.randn(batch_size, input_channels, seq_length)

# 前向传播
output = model(input_tensor)

# 输出预测结果的形状
print(output.shape)  # 输出: torch.Size([16, 10])

在这个示例中，我们定义了一个名为 `MedicinePrescriptionCNN` 的模型，它包含了两个卷积层（使用了不同的空洞率）和两个全连接层。模型的输入是一个大小为 `(batch_size, input_channels, seq_length)` 的张量，其中 `batch_size` 是批量大小，`input_channels` 是输入通道数，`seq_length` 是每个中药的序列长度。模型的输出是一个预测分类结果的张量，形状为 `(batch_size, num_classes)`。

希望这个示例能够帮助你理解如何使用 CNN 及空洞卷积进行中医开方预测。如果你有任何其他问题，请随时提问！