用torch编写的双路特征提取代码，一路用二维卷积来提取高光谱空间特征，一路用一维卷积来提取谱间特征，然后用concat融合两种特征，最后经过一层二维卷积使得融合后的特征图维度减半

这是一个描述双路特征提取的简单代码：

import torch.nn as nn

class DualFeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(DualFeatureExtractor, self).__init__()
        
        # 二维卷积提取高光谱空间特征
        self.spatial_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        
        # 一维卷积提取谱间特征
        self.spectral_conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        
        # 二维卷积融合两种特征
        self.merge_conv = nn.Conv2d(out_channels*2, out_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=2)
        
    def forward(self, x):
        # x: [batch_size, in_channels, height, width]
        
        # 二维卷积提取高光谱空间特征
        spatial_feat = self.spatial_conv(x)
        
        # 一维卷积提取谱间特征
        spectral_feat = self.spectral_conv(x.view(x.shape[0], x.shape[1], -1)).transpose(1, 2)
        spectral_feat = spectral_feat.view(spectral_feat.shape[0], spectral_feat.shape[1], x.shape[2], x.shape[3])
        
        # 融合两种特征
        merge_feat = torch.cat([spatial_feat, spectral_feat], dim=1)
        out = self.merge_conv(merge_feat)
        
        return out

这个代码中，`in_channels`表示输入数据的通道数，`out_channels`表示输出数据的通道数。首先，通过一个二维卷积提取高光谱空间特征，然后通过一个一维卷积提取谱间特征。这里，我们将输入数据通过`view`函数转换为一个二维矩阵，然后进行一维卷积操作，最后再将特征图转换回原来的形状。最后，将两种特征图进行`concat`操作，然后经过一个二维卷积，使得融合后的特征图维度减半。