一维数据通过卷积神经网络，输出层可视化pytorch代码

好的，以下是一维数据通过卷积神经网络，输出层可视化的PyTorch代码：

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一维卷积神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc = nn.Linear(16 * 25, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 25)
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义一维数据
x = torch.randn(1, 1, 100)

# 实例化模型并进行前向传播
model = Net()
y = model(x)

# 取出输出层的特征图
features = model.conv(x).detach().numpy()

# 可视化输出层的特征图
fig, axs = plt.subplots(16, 1, figsize=(10, 20))
for i in range(16):
    axs[i].plot(features[0, i])
plt.show()

以上代码中，我们定义了一个名为`Net`的一维卷积神经网络，包含一个卷积层、一个最大池化层和一个全连接层。我们使用随机生成的一维数据进行前向传播，并取出卷积层的输出特征图进行可视化。

希望这个代码对你有帮助！