请使用python和pytorch完成振动信号故障诊断任务，要求是：首先将一维振动时序信号转化成灰度图，并使用diffusion probabilistic model对灰度图像进行数据增广，接着对增广后的数据集输入CNN进行训练，评估模型效果。

这道题要求使用Python和PyTorch完成振动信号故障诊断任务。

首先，需要将一维振动时序信号转化成灰度图，这可以使用Python的PIL库或OpenCV库中的函数来完成。

接下来，要使用diffusion probabilistic model对灰度图像进行数据增广。可以使用PyTorch的torchvision.transforms库中的函数对图像进行增广。

然后，对增广后的数据集输入卷积神经网络(CNN)进行训练。在PyTorch中可以使用torch.nn来实现CNN的构建和训练。需要注意的是，需要将数据集分为训练集和验证集，以便评估模型的效果。

最后，可以使用评价指标比如准确率、精确率、召回率等来评估模型的效果，以确定模型的性能和优化方向。