用pytorch写一个模仿声音的程序示例

这是一个使用 PyTorch 模仿声音的简单示例程序：

import torch
import torch.nn as nn

class SoundImitationModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SoundImitationModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, input):
        output, _ = self.lstm(input)
        output = self.linear(output)
        return output

input_size = 100
hidden_size = 128
output_size = 100
model = SoundImitationModel(input_size, hidden_size, output_size)

# 随后你可以加载声音数据并使用这个模型进行训练。

这是一个简单的示例，实际应用中需要根据实际数据进行调整。

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用pytorch写一个average pooling的程序

好的，下面是一个用 PyTorch 实现的 average pooling 的程序：

import torch.nn.functional as F

# 输入的数据
x = torch.randn(1, 10, 10)

# 定义一个平均池化层，kernel_size 表示池化窗口的大小，stride 表示步幅，padding 表示填充大小
avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)

# 进行平均池化操作
y = avg_pool(x)

print(y.shape) # 输出为 (1, 5, 5)

以上的代码中，我们使用了 PyTorch 中的 nn.AvgPool2d 来定义一个平均池化层，然后对输入数据进行了平均池化操作。最后输出的形状为 (1, 5, 5)。

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