你是一名pytorch专家，现在需要你用pytorch写一个模型，输入的tensor的shape为[4,8,8,8,816],输出tensor的shap也是[4,8,8,8,816]，然后中间用MLP。

作为一名PyTorch专家，我可以帮你构建一个简单的卷积神经网络（CNN）结构，因为输入和输出形状都是相同的，这表明你需要的是一个全连接层（fully connected layer）作为MLP的部分，它通常跟在卷积层之后用于处理高维数据。这里是一个如何使用PyTorch构建这样一个模型的基本例子：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        
        # 首先，我们定义一个卷积层来处理输入数据
        self.conv_layer = nn.Conv3d(816, num_filters=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        # 然后添加最大池化层，减小维度
        self.pooling = nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=2)
        
        # 接下来是 Flatten 层，将三维数据展平成一维输入给 MLP
        self.flatten = nn.Flatten()

        # 定义一个多层感知机（MLP）
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(128 * (8 // 2) * (8 // 2) * (8 // 2), 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(128, 816)  # 输出层，大小保持一致
        )

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layer(x)
        x = self.pooling(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.mlp(x)
        return x

# 创建模型实例并设置输入和输出尺寸
model = CustomModel()
input_tensor = torch.randn(4, 8, 8, 8, 816)
output_tensor = model(input_tensor)
print("Output tensor shape:", output_tensor.shape)

在这个例子中，`num_filters`是一个需要调整的超参数，表示你希望有多少个通道。每个线性层后都跟着ReLU激活函数和Dropout防止过拟合。